一个月黑风高、万籁俱静的夜晚,MMDeploy 社区群里传来一阵躁动,群友们纷纷直呼:牛啊,强啊!
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。
终于来了!大家翘首以盼的JETPACK SDK 5.0发布了。 不过这次发的是JETPACK SDK 5.0 开发者预览版,NVIDIA已经特别强调: 不适用于生产用途! 不适用于生产用途! 不适用于生产用途! 已知问题记录在 Jetson Linux 发行说明中。请仔细阅读发行说明。 JetPack 5.0 Developer Preview 是一个开发版本,其中包含完整的计算堆栈更新,包括 CUDA 11.4,以及 Linux Kernel 5.10、基于 Ubuntu 20.04 的根文件系统、基于
这一章会向你介绍Kali的定制,便于你更好地利用它。我们会涉及到ATI和英伟达GPU技术的安装和配置,以及后面章节所需的额外工具。基于ATI和英伟达GPU的显卡允许我们使用它们的图像处理单元(GPU)来执行与CPU截然不同的操作。我们会以ProxyChains的安装和数字信息的加密来结束这一章。
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
国庆节期间,NVIDIA在其开发者Blog上发布了一篇文章: 也就是说:开发者从CUDA11.8开始,可以在Jetson上像PC上那样的安装新版本的CUDA开发包了! 这确实是一件好事情,为什么这么说呢? 原本Jetson上有两种系统,一种是NV打包好的Jetpack,普通开发者们已经很熟悉了。另外一种是用的NV的BSP包,第三方厂商自己制作的系统(在NV的一堆组件, 包括内核源代码的基础上)自己构建的。 但是无论这两种情况,里面都自带有一个固定版本的CUDA开发包/运行时/驱动,例如11.x或者10.
借助 NVIDIA Jetson AGX Xavier 开发者套件,您可以轻松创建和部署面向制造、交付、零售、智慧城市等领域的端到端 AI 机器人应用程序。该套件由 NVIDIA JetPack 和 DeepStream SDK,以及 CUDA®、cuDNN 和 TensorRT 软件库提供支持,可为您提供立即入门所需的所有工具
首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
以m结尾的版本是用C函数malloc,的一个非常特殊的版本编译的,它在python应用程序中的速度更快。
对于初次使用NVIDIA Jetson产品的人经常会问:这个产品是装什么操作系统?Ubuntu 16.04支持么?支持安卓么?能不能安装CUDA?等等 其实我们之前已经有很多文章介绍了关于如何在NVI
前些日子,NVIDIA JetPack 4.6发布了(NVIDIA JetPack 4.6来了)
前些日子,NVIDIA JetPack 4.6发布了(NVIDIA JetPack 4.6来了)
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
本文前提是cuda和cudnn以及TensorRT已经安装完毕,具体详情,可以参考上一篇文章: https://developer.nvidia-china.com/forum.php?mod=vie
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API,可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中,一般而言,编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上,需要请求(或接收)一个空输入缓冲区,填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后,你请求(或接收)一个填充的输出缓冲区,消耗其内容并将其释放回编解码器。
http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html
备注:已经装好cuda的请略过,往下看。 记得没有VS2012的一定要先装VS。否则:安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住记住记住!重要的事情说三遍! 第一步: 安装文件的下载,直接去官网就下载就可以。现在有cuda7.0了。
视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在,如采用DSP,FPGA,ASIC等,用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题,但随着视频分辨率越来越高(从CIF经历720P,1080P发展到4K,8K),编码算法越来越复杂(从mpeg2经历h264,发展到h265),PC的软件规模也越来越庞大,视频应用也越来也丰富,单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难,一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
如果系统没有安装 gcc 则会提示 command not found。这时要先安装 gcc。
https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-sdk-60dp
从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下:
01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多,硬件结构必然是不断的在发展变化,没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码,而CUDA就是提供了一
The healthcare and life science industries are being transformed by advancements in accelerated computing and AI. These advancements provide a foundation that makes it easier to develop, use, and maintain AI-powered medical instruments, plus glean insights from data faster and more accurately. At the center of this medical instrument revolution is NVIDIA Clara AGX™.
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本,显卡是GTX950M,已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版,为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作,自己动手安装了CUDA和cuDNN,在此将整个过程记录下来,以备将来参考,整个安装过程分为以下几步: 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤,在安装完Nvidia显卡驱动后,会提示对应的CUDA版本,接下来按照提示的版本安装CUDA,例如我这里提示的是11.2,正常情况下,我应该安装11.
有一种计算机的技术,专门用于计算图像之间像素的相对运动。硬件使用复杂的算法来产生高度准确的流向量,这些向量对帧到帧的强度变化具有鲁棒性,并跟踪真实的物体运动。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
如何软件删除Jetson AGX Xavier(以下简称Xavier)上的TypeC USB端口?
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具,类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别:首先,使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema(Protocol Buffer的具体编码方式),其序列化后得到的数据不是可读字符串,而是二进制流;其次,Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍,解析时间要快20到100倍。
今天给我们的小主角安装tensorflow,一直为没舍得让它跑高算力东西,今天安装一下。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境(比如 Tensorflow,不幸的是,TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装),但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上,这不是最优的解决方案。
JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件。JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持。 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所需的最新软件
JetPack 5.1 是一个生产版本,增加了对 Jetson Orin NX 16GB 生产模块的支持。它还支持 Jetson AGX Orin 32GB、Jetson AGX Orin 开发者套件、Jetson AGX Xavier 系列、Jetson Xavier NX 系列以及 Jetson AGX Xavier 开发者套件和 Jetson Xavier NX 开发者套件。(注意看清楚,Jetson NANO,Jetson TX2NX是不支持的!!)
NVIDIA发布 JetPack 5系列第一个生产版本JetPack 5.0.2。该版本包括带有 Linux Kernel 5.10 的 Jetson Linux 35.1 BSP,为这些系统运行基于 Ubuntu 20.04 的系统。有很多新功能! NVIDIA官方介绍说:JetPack 5.0.2 生产版本取代了仅用于开发目的的 JetPack 5.0/5.0.1 开发者预览版。JetPack 5.0.2 是 Jetson AGX Orin 的第一个生产版本。JetPack 5.0.2 包括 带有 Li
CUDA10的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项,我选择的是cuda_10.1.168_425.25_win10.exe(大小为2.3G),安装的时候建议选择 自定义 而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出,其实这里的精简写成完整应该更贴切,他会安装所有组件并覆盖现有驱动,然而我并不想安装全家桶,何况我的官方显卡驱动比他的新)。
其实听早就接触NVIDIA了,当初弄得时候,各种错误,也不好写博客误人子弟。但是后面还是会经常用到,出现问题,还是想办法解决一下吧,显卡弄不好,是病,得治!!!
本文介绍了在Ubuntu 17.04系统上安装TensorFlow 1.2的GPU版本的过程,包括安装NVIDIA的GPU-CUDA, cuDNN, libcupti-dev, 以及通过pip或spip安装TensorFlow-GPU版本。
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在G
NVIDIA Video Codec SDK包括一套完整的api、示例和文档,用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
终于又到周末了,大家周末快乐,我们都知道在数据挖掘里面有个比赛:Kaggle,这两天在玩Kaggle比赛之泰坦尼克号问题,在下面几节将会详细介绍,泰坦尼克号问题思路及Kaggle比赛玩法。我们一起来期待吧! 这个是当前的成绩:
【简述】 关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章网上已经有很多了,但是为什么还要写这篇文章呢,就是被网上的文章给坑了。由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本,甚至CUDNN版本都有着对应关系,导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑,最后还是通过看错误信息,才顺利安装上的,因此分享这篇文章,避免小伙伴们入坑(大家可以对照我的模式来安装)。 借鉴了两位大神的安装教程之后,综合一下终于安装成功了。 https://www.cnblogs.com/raorao1994/p/8857229.html https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631 先上环境:
记录时间:2021年1月31日 版本:Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统,中途会重启进入windows系统进行一些下载。
目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题。 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。 2 VS2010这个没什么说的了,网上各种的免费资源,下载一个不需要钱的就行。 3 Cuda的安装:(win7版32bit) 安装cuda 3.1 cuda的安装
问:我可以将Jetson Orin Nano开发套件的载板与Jetson Xavier NX模块(16GB,8GB)一起使用吗?如果不可以,原因是什么?
微软和NVIDIA已经合作为NVIDIA Jetson平台构建、验证和发布ONNX runtime Python包和Docker容器,现在可以在Jetson Zoo上使用。
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