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。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 href=”file:///C:/DOCUME~1/ZZH331~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/04/clip_filelist.xml” rel=”File-List” />
最近使用Steam下载了一款3D游戏,好大G啊,花了我老长时间了,安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对,无法启动游戏,郁闷了。
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。
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。
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。
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。
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」
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
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆(Loop Login)问题,一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
花了一些时间,尝试着在ubuntu12.04上安装cuda6.把过程记录下来,给自己和同我一样小白的人以借鉴。 1 我要做什么 作为一只cuda菜鸟蛋,并没有什么编程基础,还发骚的想学习cuda,还要在linux下使用。各种问题层出不穷。 Cuda4是成功安装过的,因为之前的机器太破,没有optimus(Nvidia的一个自动切换显卡的技术,为了省电。),所以很容易成功(在这个帖子里,还是centos上安装的。http://meatball1982.diandian.com/post/201
---- 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? 英伟达显卡驱动开源了?这不像是老黄会做出的事啊? 可这事确实是真的。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。 用户可以在GitHub上的英伟达开放GP
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
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在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
十多年来,我一直是 Linux 桌面端的忠实拥护者,在桌面和服务器使用平台选择时,Linux 始终是我的第一顺位。虽然我很热爱 Linux,但是也不得不承认 Linux 在桌面端的表现并不是那么理想。
2) 将你的系统备份制成一个live cd/dvd其名叫 custom.iso 的ISO文件.
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
。引导进入Ubuntu14.04,输入验证信息,系统会挂起,冻结在那里。如果你稍微幸运些,你还能看到鼠标光标、桌面背景,仅此而已。
3.5. Mode Switches GPUs that have a display output dedicate some DRAM memory to the so-called primary surface, which is used to refresh the display device whose output is viewed by the user. When users initiate a mode switch of the display by changing th
由于实验室需要,准备配置新的服务器,之前一直使用windows比较多,linux比较少,于是开始重新学习linux各种环境的搭建.
1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi
【今日导读】想做点云深度学习?先把环境配置好吧。本期为初学者带来环境配置指南,有需求的同学赶快上手吧。配置为:
关于具体的安装步骤可以查看这个网址:https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态,当PCI-Express设备处于空闲状态时,可以将其置于低功耗模式,以减少能源消耗和热量产生。英伟达™(NVIDIA®)图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压,在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源,但不会影响功能或继续运行,只是速度较慢。然而,英伟达™(NVIDIA®)GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源,通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下,GPU 无法运行任何功能。必须注意的是,只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态,而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前,必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
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
APT是一种包管理系统,然后衍生了apt-cache,apt-config,apt-get等命令。由于命令过于分散,引入apt,apt=apt-get+apt-cache+apt-config。
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
每个开发人员应该都应该学会linux系统的操作,起码基本的使用需要知道。本篇文章主要讲解linux系统的分支:Ubuntu的基本使用,不是很深入,但是日常操作绝对够用!!!。Ubuntu有成熟的桌面UI,并且支持纯命令行的模式操作,Ubuntu非常适合从Windows系统过渡到linux系统的用户。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
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。
通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本,下图第一行就显示了这些信息,可以看到,最大支持CCUDA10.2,更高版本的CUDA需要升级驱动程序。
如果无法查看,则说明尚未安装nvidia驱动,点击附加驱动,选择对应版本的驱动即可自动下载。
各位童鞋,好久不见~ 今天开工大吉,先给大家讲个相亲的故事: 女孩:你有车吗? 男孩摇头。 女孩:你有房吗? 男孩摇头。 “什么都没有也好意思来相亲”,女孩很失望,转身欲离开。 “等等”,男孩从口袋
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中,ONBOOT=yes必须设置,这样可以保证系统重启时进行ssh连接时,网络服务也会自启动,否则会导致网络不通。
安装后阿可能有打不开steam的情况,记得安装libGL相关的包,一般是缺失例如lib32-nvidia-440xx-utils的包,记得选择和自己安装的相关的包哦
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天,我们正在讲解性能,希望在接下来的60天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字,阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓) 首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
喔,看到这个标题千万不要以为我要写和王垠前辈一样的内容啊,嘿嘿。不过在这里还是献上王垠前辈的那篇文章的链接吧:完全用 Linux 工作[1]。
系统问题 --- 一、开机、关机、锁屏卡住 问题:显卡兼容问题。 解决方案: 进入应用商店下载 显卡驱动管理器 安装 使用开源驱动 二、创建桌面图标 创建一个文件,后缀名为 *.desktop 文件内容: [Desktop Entry] Type=Application Name=Firefox 开发者版 Icon=/home/wang/桌面/Firefox/firefox/default64.png Exec=/home/wang/桌面/Firefox/firefox/firefox Terminal=f
强制使用集成显卡 sudo pmset -a gpuswitch 0 强制使用独立显卡 sudo pmset -a gpuswitch 1 自动切换显卡 sudo pmset -a gpuswitch 2 当前显卡的使用状态 pmset -g 查看gpuswitch 对应值,0 是集成显卡,1 是独立显卡,2 是自动切换 切记:输入命令行指令时输入GPUSwitch时,切换指令执行了查询还是没有改变,那就使用小写,后再查询就看到设置成功了。
前一阵子买了个新的笔记本电脑,幻13-3050TI-1T版本,全能本,CPU是8核心16线程的标压版AMD锐龙9-5900HS,显卡是NVIDIA-3050TI,重量和macbook差不多,都是1.4kg,便携、可以改变形态。
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
这段时间,不论是 NLP 模型,还是 CV 模型,都得到了极大的发展。有不少模型甚至可以愉快的在本地运行,并且有着不错的效果。所以,经常有小伙伴对于硬件选择,基础环境准备有这样、那样的问题。
在Ubuntu系统中,/usr/lib/xorg/Xorg进程占用显卡内存的问题可能会影响系统性能,特别是在使用GPU进行计算任务时。以下是一些解决方法,可以帮助你减少或解决这个问题:
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