查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图...
Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？...Hardinfo是Linux的图形实用程序，可显示有关PC中各种硬件组件的信息，例如处理器，RAM模块，传感器，硬盘驱动器等。...Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名，自然而然，没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是，有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...从技术上讲，Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容，但无法在Linux下测试此渲染器。...2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary，2007年推出，Linux包只有28MB； 最大的Superposition，2017年推出，Linux包已经达到1564MB
最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应，其实是不必要的，这个版本可以根据代码要求设定，比如可以3.5或3.6.）2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU...,所以这里安装tensorflow-gpu版本：conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3
1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci...总线的相关信息； Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化； Memory Usage：显存的使用率； Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率； Compute...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息（指定GPU卡的id，只截图一部分） nvidia-smi -i 0 -q image.png 4...加上-r参数可以重启某个GPU卡（0是GPU卡的序号） nvidia-smi -r -i 0
AMD LINUX电源管理框架 AMD GPU的Linux电源管理框架是一个由内核模块、用户空间工具和ACPI方法等组成的复杂系统，旨在优化AMD GPU在Linux系统下的能耗和性能表现。...在AMD GPU的Linux电源管理框架中，内核模块负责实现GPU的功耗监测、功率管理和功率限制等功能，同时提供了一组名为“pp_*”函数的API，供用户空间程序调用。...AMD GPU的Linux电源管理框架在Linux内核中已经得到了很好的支持，并且已经成为了Linux操作系统中GPU电源管理的标准框架之一。...通过使用AMD GPU的Linux电源管理框架，用户可以更好地控制GPU的能耗和性能表现，从而提高计算机的稳定性和可靠性，同时也可以延长GPU的使用寿命。...HWMON子系统通常与传感器硬件设备结合使用，如CPU温度传感器、风扇转速传感器等，可以通过读取/sys/class/hwmon目录下的文件来获取这些传感器的实时数据。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 ...；而在本文中，我们就介绍一下在Linux Ubuntu环境中，CPU与GPU版本tensorflow库的配置方法。 ...首先，建议大家按照文章Linux Ubuntu配置Anaconda与Python环境中提及的内容，首先配置好Anaconda环境；其次，如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库，那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作...这里有必要提一句，其实我们通过前述方法配置的tensorflow库，其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中，从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了...GPU）。
曲率传感器 本期推文对课题组前期曲率传感器相关的工作进行介绍，具体文章见（Adhesion-Free Thin-Film-Like Curvature Sensors Integrated on Flexible...，希望对大家有所帮助~ 本方案采用的柔性曲率传感器属于电阻式应变传感器，通过特定的结构设计实现弯曲变形的准确测量，传感器的尺寸和量程均可根据需求定制，从而满足不同尺度的测量要求，其主要的优点如下：结构简单可靠...： 曲率传感器实际测试中，R=R1=R2=120Ω，R3=R4=1000 Ω，即半桥电路的输出电压 Um 为： 即： 2、柔性曲率传感器加工完成后，需要相应的指标检验传感器的优劣，本部分通过特定的实验...固定曲率的亚克力圆柱，具体试验结果如下所示： 量程又称“满度值”，表征传感器或系统所能承受最大输入量的能力，数值上等于传感器上下限之差的模，当输入量在量程范围内时，测试系统正常工作，从图中可以看出，柔性曲率传感器的输出信号和曲率成线性关系...附：曲率传感器现状：对于曲率测量方面，目前工业界已发展出若干种测量方法，然而都具有相应的弊端，例如：基于应变传感器对弯曲变形进行测试时需要传感器与待测物体完美粘合，界面处一旦产生滑动，测试结果将变得毫无意义
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块，开发者纷纷表示「活久见」，不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧？...不过有一点点条件，一是Linux系统，二是开源的是GPU的内核模块。...5月12日，英伟达官网发布消息，将Linux GPU内核模块作为开放源码发布，具有GPL/MIT双重许可证，开源从R515驱动版本开始。...英伟达称，这是改善Linux系统下GPU使用体验的重要一步，使GPU与Linux操作系统的结合变得更紧密，也便于开发人员进行调试、整合和反馈信息。...我们对英伟达决定开源GPU内核驱动程序表示赞赏。Red Hat与英伟达合作多年，我们很高兴看到他们终于迈出了这一步」 被「Linux之父」骂的？
第三章 浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...对于Linux的客户机，则更简单，直接查看GPU驱动的trace event。当然我们要感谢AMD在提供给Linux内核的SRIOV VF驱动上没有去掉trace event。...加上其他由于PF驱动被Linux内核调度的延迟，很有可能触发Windows Guest内部的TDR。 不知不觉把GPU虚拟化的调度都在这章里讨论过了。很好，专门介绍GPU调度的章节可以省下来了 。
查看命令 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具，会显示GPU使用情况： $ nvidia-smi 出现如下图：
CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤，供大家参考，具体内容如下 1....CUDA Toolkit的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本： ?...运行： 复制代码 代码如下: nvidia-smi 如果列出了GPU状态信息，表明安装成功： ?...到https://www.anaconda.com/download/#linux下载后，运行.sh文件安装。.../gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
iOS传感器开发——加速度传感器，螺旋仪传感器，磁力传感器的应用 一、引言 通过加速度传感器，螺旋仪传感器和磁力传感，我们可以获取到手机在当前三维空间中的形态，加速度传感器也被称作重力感应...在iOS5之前，iPhone支持的传感器有限，关于加速度传感器的管理用UIAccelerometer这个类负责，iOS5之后，有关设备空间信息的管理交由了CoreMotion这个框架，CoreMotion...将多种传感器统一进行管理计算。...加速度传感器获取的属性是设备在三维空间的角度属性，借用下面这张图： ? 如果将设备这样立在桌面上，设备的三维坐标器如图，我们将设备已Z轴移动的时候，向右x为正，向左为负，其他两轴类似。... // NSLog(@"%f",acceleration.timestamp); } @end 三、CoreMotion框架的使用 CoreMotion框架十分强大，它不仅将加速度传感器和螺旋仪传感器进行了统一配置和管理
因为这台GPU服务器闲置了很久，经过这两天的安装，现在基本能用了。整个过程其实挺坎坷的，因此记录下此次安装过程中遇到的坑，后面好参考。...Caffe编译过程中HDF5库路径的问题 在Ubuntu 16.04中，HDF5文件的lib目录不在系统默认的/usr/local/lib或/usr/lib目录下，而是在/usr/lib/x86_64-linux-gnu.../hdf5/serial目录下，所以在Caffe的Makefile.config中的LIBRARY_DIRS那行后面增加/usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64...-linux-gnu/hdf5/serial。.../usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 修改后再重新编译Caffe即可。
使用公共镜像的时候，支持后台自动安装GPU驱动。...目前官网控制台支持，后台自动安装GPU驱动，如下图： image.png 安装驱动： NVIDIA Telsa GPU 的 Linux 驱动在安装过程种需要编译 kernel module，所以要求系统安装好了...gcc 和编译 Linux Kernel Module 所依赖的包，例如 kernel-devel-$(uname -r) 等。...image.png 登录 GPU 实例，使用 wget 命令， 粘贴上述步骤复制的链接地址下载安装包；或通过在本地系统下载 NVIDIA 安装包， 上传到 GPU 实例的服务器。...例如，对文件名为NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run加执行权限： # chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run 安装当前系统对应的
图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。...随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用...GPU核心的运行方式与CPU略有不同，在GPU核心中，CPU将数据和指令传送到GPU中去，GPU再将数据加载到GPU的内存中，并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后，将计算结果传回CPU中。...最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。...六、多模态构成 英伟达GPU通过流处理器、张量核心和RT核心实现了多模态设计,可以支持多种工作负载:1) 流处理器用于支持传统的图形渲染和通用GPU计算,代表了英伟达GPU的渲染和计算能力。
但应用在 GPU 场景，还是存在以下不足： 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息，比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...由于 GPU 卡相对昂贵，并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力，GPU Sharing 技术应运而生。...问题二：无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外，TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。...对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...，可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源（ GPU 算力 / 显存 的组合）、一个远端 GPU 设备。
在使用TensorFlow跑深度学习的时候，经常出现显存不足的情况，所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是Nvidia的GPU，那么在命令行下，只需要一行命令就可以实现。 1....显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具，会显示显存使用情况： $ nvidia-smi 输出： ? 2....周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况，我们希望一直掌握其动向，此时我们就希望周期性地输出，比如每 10s 就更新显示。
大数据时代对计算速度提出了更高的要求，GPU处理器应运而生。那么，如何选择GPU呢？为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型，我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。...在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前，我们先来了解一下CPU和GPU、GPU和vGPU之间的差异。...CPU和GPU硬件结构对比 GPU vs vGPU GPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU，可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。...GN10X/GN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术； vGPU是指虚拟化GPU，支持GPU资源的更细粒度划分，如1/2、1/4以及1/8 GPU。...GPU实例简介 腾讯云CVM针对不同应用场景，推出搭配不同GPU卡的实例类型，如下表所示，GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主，满足不同应用场景下的算力需求。
无线温度传感器是常见的传感器，广泛用于各种需要温度检测的场合。对于有线供电的传感器而言，可以实时监测来保证温度在限定范围内。...而对于电池供电的温度传感器而言，如果过于频繁的读取传感器，则显然会消耗很多电量，使得电池的使用寿命大大减小。...这样的话，我们可以在传感器内部设定高低温阈值。这样的话，传感器能够实时监测温度不要超越上下限，而同时又比较省电。...对于没有中断的温度传感器以及大部分压力传感器，则只能选用另外的策略，即多次读取，一次发送的策略。...这就是一般我们传感器中的部分低功耗策略之一。
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