FreeBSD是一个完全开放的、安全的系统,可以Do it yourself的系统。但是个人还是不喜欢呆板的命令行界面,所有就给 FreeBSD 12.1 安装 GNOME3 图形界面。
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码,但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候,训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面,关键显存存在瓶颈,导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系),对训练结果的影响还是比较大的。
本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统,以便熟悉Linux有关操作习惯。但是本人的设备为双显卡笔记本设备,在系统刚刚安装好的时候,界面并非是多么流畅,后查看系统信息发现独显并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将独显驱动安装成功并且切换到独显模式。
当前只装了ubuntu16.04单系统,亲测可用,之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的,只是需要切换视频线的接口,可参考这篇
在linux下,你可能知道大黄蜂这个双显卡方案,在arch也有,但是本篇文章会告诉你一个最正确最简单的双显卡方案
近期又继续在I7+GTX950M的笔记本上折腾起了archlinux。想起去年在manjaro安装NVIDIA显卡的时候导致无法开机,当时驱动是在NVIDIA官网下载的,可能方法不对。近期又在笔记本上折腾archlinux,不打算使用manjaro了。archlinux的安装虽然繁琐,但对与喜欢折腾的人来说这也算是一种乐趣吧。写一篇文章用来记录自己操作的过程,方便后续安装使用。
GitHub是基于git进行版本管理和代码开源的网站,并且Linus也是git之父,所以Linus可以说是GitHub之父之父(误)。
/由于工作需要,必须换操作系统了,一想到笔记本已经冗杂不堪,所以就索性重装成Linux系统,虽然显卡性能不如实验室的机器,但完全可以当做试验机,同时本身机子性能也不差,所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法,后来装完了之后呢,体验总体也不错,但总归是有写麻烦,我总结一下放在开头。
本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式):
在开始之前,需要知道刷BIOS的风险,刷入了错误的VBIOS可能导致开机花屏、不显示等问题。刷入错误的VBIOS后需要切换双BIOS为好的那个再进入系统再在开机状态下切换回刷坏的VBIOS再刷回,如果没有双BIOS就需要使用核显或者其他好的独显进入系统后刷回。当然也可以使用编程器刷回。 确认了风险之后,就可以开始操作了,本教程同样适用黑苹果玩家残血580刷570,步骤是一样的。 先在显卡官网查询显卡信息,如下图所示:
本来想了解一下X-Window,所以打算去tt1,结果ctrl+alt+f1出现的居然是图形界面,搜了一下是显卡驱动版本的问题,此时我用的是Xorg开源驱动,于是根据教程,准备安装一个最新版的NVIDIA驱动,然后噩梦就开始了QWQ 先回顾一下我的过程:
现在你的U盘可以拔掉了,重启后会发现和刚刚没什么区别,还是命令行的界面,别着急现在就带你安装桌面环境。
在去年12月初,valve发布了基于Linux的SteamOS早期测试版,供有Linux经验的玩家尝鲜。但可惜的是首发版本仅支持NVIDIA显卡,Intel以及AMD显卡则无法安装。今日,valve开发团队再次更新测试版SteamOS,为大家带来了全品类卡支持。但遗憾的是,目前使用optimus技术的双显卡热切换笔记本仍然不被支持,需要等待后续更新。下面reizhi为大家带来了steamos安装以及steamos评测的详情。
本篇概览 台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,本文记录了此机器安装Ubuntu 16.04.7 LTS,再安装Nvidia驱动的过程; 另外还有一些避坑的小结,如果您遇到了类似问题可以拿来参考; 纯净Ubuntu系统 先安装Ubuntu16 LTS桌面版 U盘安装,我这里是惠普台式机,启动时出现惠普LOGO的时候,多次点击F10,进入bios,启动顺序选择U盘启动,然后在页面指导下顺利安装Ubuntu系统 需要注意的地方 网上很多安装文档中提到了要在BIOS设置中关闭secure
0. 安装 # 启动时选择第二项boot(non-free),Manjaro自带的驱动精灵会帮你安装好所需驱动,笔记本双显卡则会帮你安装bumblebee driver boot(non-free)
机器之心报道 机器之心编辑部 终于等到了这一天:英伟达开源了他们的 Linux GPU 内核驱动。 「英伟达是我们遇到的硬件厂商中最麻烦的一个。」这是 Linux 内核总设计师 Linus Torvalds 十年前说过的一句原话。 当时,Linus 正在芬兰赫尔辛基阿尔托大学举办的学生和开发者研讨大会上接受采访。在会上,一位现场观众称其买过一款搭载了集成显卡以及 NVIDIA 独立显卡的笔记本电脑,但是在 Linux 下通过 NVIDIA Optimus 技术进行独立显卡与集成显卡之间的切换却得不到驱动
在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。
很多双显卡的笔记本在安装linux发行版的时候可能会出现问题, 笔者的电脑如果不在bios设置中设置屏蔽核显就会开机卡主,所以装系统时必须得屏蔽核显,全局独显,不然进系统就卡死,关机也关不掉, 刚开始也就这么用着,但是慢慢发现一点问题,,就是耗电特别快,
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
接前文,在安装好Ubuntu 18.04双系统和解决了Windows与Ubuntu的时间同步问题后。正式进入正题了:构建GPU可使用的Kaggle Docker镜像(NVIDIA Only)。为了分享总结经验,同时也方便自己以后有使用需求,现简单总结下构建过程。
可能想玩Linux系统的童鞋,往往死在安装NVIDIA显卡驱动上,所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
最近,有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题:开机后无法进入图形化界面,只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因,并提供解决方案。
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
按win+R键,在运行输入“dxdiag”,点击“显示”,如果有两张显卡,需要分别查看和截图;
给我的Ubuntu安装显卡驱动时,需要查看显卡型号,因为我的是Windows/Ubuntu双系统,一开始想到的是去windows查看,然后下载驱动,安装成功。对于只有Linux系统的情况,总结方法如下:
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
【IT168 应用】电源的功率一直是玩家们关注的焦点,可对于刚涉足DIY领域的用户来说,自己组装DIY一台电脑拿才是最令人兴奋的事情。组装电脑少不了要接各种各样的线材,那么如何辨别各种类型的接口,每个接口之间的的功能有何区别呢?
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中,安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法,通过PPA源安装,禁用nouveau驱动,并更新内核,即可成功安装。安装完成后,重启系统,登录死机现象消失,系统运行正常。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
这里选择continue继续就好(这里我想的是要是之前没有安装显卡驱动的话,在这里安装的显卡驱动重启后会不会黑屏)
由于我们的课程是使用了深度学习技术,主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。这种开发任务需要我们多次频繁地执行某些小的语句块,例如训练过程需要不断地调参,对数据初始化并且进行重复地训练。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先,需要更新系统并安装NVIDIA驱动,然后下载CUDA 8.0,接着安装PyTorch。安装完成后,可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后,更新numpy并验证GPU是否可用。
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8,安装系统为Ubuntu18.04,下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
https://tensorflow.google.cn/install/source
linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/lo
A10双显卡的Server2022机器,我用Octane Bench压的时候,任务管理器性能页签里的GPU使用率上去一丢丢,但是nvidia-smi.exe命令显示的使用率却是99%左右。
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
查看文件夹下 nvidia-***.***.*** 的文件夹,字符串中nvidia- 后面的部分都是驱动版本
宏碁Aspire 4741G系列笔记本电脑是宏碁在2010年8月推出的产品,因此其生产日期可能大致在那个时间段或附近。但请注意,具体的生产日期可能会因生产批次和地域而有所不同。
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动,一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突,在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后,先安装自己显卡对应的驱动,在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时,选择 No。(这里是cuda自带的旧版本的驱动)。
在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式:
先来看一个通用方法 注意:以下操作均不需要sudo管理员权限,用当前用户操作即可。 1.打开一个终端,查看本机最大亮度值。 输入命令:
网上安装双系统的教程不少,但多数教程所使用的硬件以现在的眼光看来显得有些过时;另外,其原有所使用的方法,对于新的硬件也不再合适。本教程写于2017年7月,希望能够给大家提供些许帮助,避免重走弯路。 目前安装双系统的主要基于两种构架:BIOS+MBR 和 UEFI+GPT,可以简单的理解为EFI是新一代的BIOS,GPT是新一代的分区方式。基本上目前市面上的新机器,都是以UEFI+GPT构架为主。需要注意的是,对于 UEFI固件,一般还是沿用之前的称呼:BIOS,在查询相关资料的时候需要注意,可能BIOS指的
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