接触深度学习已经快两年了,之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU(Tesla K80)训练模型(最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4,计算速度又提升了一个档次),不过由于内地网络的原因,Google和Kaggle连接十分不稳定,经常断线重连,一直是很令人头痛的问题,而且二者均有很多限制,例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h,Kaggle的为6h,数据集上传也存在问题,需要使用一些Trick才能达成目的,模型的保存、下载等都会耗费很多精力,总之体验不是很好,不过免费的羊毛让大家撸,肯定会有一些限制,也是可以理解的。
最近比特币又破万了,狂潮有来了;各个显卡坐地起价,价格上扬30%的大批,再加上暑期,这价格估计一时半会下不来了;
俗话说的好,"公欲善其事,必先利其器",买过不少不同类型的电脑,有儿时的联想品牌机,电脑城配组装机,后来的神舟、戴尔、ThinkPad和AirBook笔记本,但重来没有正儿八经的去稍微深入的去了解电脑的配置。记得过去组装电脑,还是一件非常光荣的事情,由于一直心浮气躁,也没有去好好研究。在电商和物流如此便捷的今天,再有没有对这件事说不的理由了。当然了,其实最重要的为了开心的打游戏,决定自己动手配置一台新的机器,显示器已有。过去由于家中带宽不足,因此一直都是在尝试玩很多不大的经典单机游戏,为了玩效果更佳精彩游戏
选自Medium 作者:Slav Ivanov 参与:李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器(参见:教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700 美元深度学习机器构建指南)。最近,英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti,如果现在想要组装一台深度学习机器,我们用哪块 GPU 最好呢?本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
主板Motherboard,Mainboard,简称Mobo,专业的说,主板,又叫主机板(mainboard)、系统板(systemboard)或母板(motherboard);它安装在机箱内,是微机最基本的也是最重要的部件之一。 主板一般为矩形电路板,上面安装了组成计算机的主要电路系统,一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。
AI科技评论按:与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适
与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验。那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图,供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU,能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领,并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈,从错误中学习要花费
Q:有什么需求? A:跑耗资源的科学运算。 Q:为什么捡垃圾? A:因为穷。 Q:怎么捡垃圾? A:全能的淘宝。
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。
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。
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。
我用过多款linux系统,电脑上装的是Ubuntu和deepin,服务器端用的是centos,还用过优麒麟等。黑苹果也用了一段时间。现在linux系统已经发展的比较完善,内核及其图形界面也很稳定,当要说真的可以当做个人操作系统来使用的,我认为是deepin系统。deepin是一款国产系统,基于debian开发的linux操作系统,它拥有linux系统的所有优势,而且完美结合deepin-wine可以使用windows相关应用,个人上个网聊个微信,编辑个文件绝对不在话下,而且其软件运行速度要比windows系统快。随着系统的不断完善和发展,我相信deepin以后肯定可以支持更多的应用。
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。
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” />
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。
---- 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
https://tensorflow.google.cn/install/source
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。
重启之后屏幕显示“输入不支持”,这是因为ubuntu对显卡的支持有关,需要手动添加显卡选项:nomodeset,使其支持Nvidia系列显卡
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 打造本地大模型地基,PVE 配置显卡直通。
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04,而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡,那么不用来跑深度学习模型就太可惜了!关于这方面的网上教程很多,但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试!
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
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。
提到挖矿,很多人都比较感兴趣,众所周知,挖矿是除了直接交易数字货币之外,获取数字货币的唯一途径,而挖矿会根据不同的数字货币定义成不同的挖矿形式,比如说最近比较火的流动性挖矿,就是投资者抵押或锁定加密货币以换取报酬的做法,还有就是本文要说的显卡挖矿,下面小编就给大家通俗的讲解一下显卡挖矿是什么意思。
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。
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。
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:
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
很多初学者在安装 Linux 系统时,都对自己的电脑配置存在质疑,担心其是否能够满足安装 Linux 的要求。本节就从 CPU、内存、硬盘、显卡等这些方面,详细介绍一下安装 Linux 系统的最低配置。
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。
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。
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」
目前常见的深度学习框架有很多,最出名的是:PyTorch(facebook出版), Tensorflow(谷歌出版),PaddlePaddle(百度出版)。PyTorch是目前最主流的深度学习框架,我们就选择PyTorch肯定没错。
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。
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
本文介绍了跨平台的概念以及实现原理,从硬件、操作系统、语言、框架等多个层面分析了跨平台的实现方式。同时,通过举例,让读者更直观地理解跨平台的真实含义。
问题描述:Ubuntu使用光盘/USB安装时,出现"install ubuntu/ try ubuntu without installation"选择,但是Enter安装时,显示器显示没有信息,进行休眠
DHCP 还支持其他功能,例如 IP 地址续约和释放。在租约期过期之前,设备可以向 DHCP 服务器发送续约请求(DHCP Renew),以延长租约时间。当设备不再需要 IP 地址时,它可以发送一个释放请求(DHCP Release),将 IP 地址返回给服务器以供其他设备使用。
降级参考1 降级参考2 一些命令记录: sudo apt-cache search desktop dpkg --get-selections |grep xxxx sudo dpkg -P linux-image-5.x.x-xx-generic (deinstall的要用这个指令删除) sudo apt remove linux-image-5.x.x-xx-generic (install的用这个指令删除) 然后无法登陆桌面应用,怀疑桌面应用或者amd驱动问题 image.png 查看start
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
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。
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS,这是一个长期支持版本,官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级),一直到2021年4月份。 之前由于某些原因,对Linux的桌面版一直持排斥的态度,一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此,然而上手16.04后,瞬间有种惊艳之感,第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的,本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美,我更加倾向于Windows 10的Metro风,扁平化的设计才是主流,真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验,无论是从整体流畅性还是细节的改进。
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
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)
遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login incorrect,但是通过普通用户是可以登录的,因此通过普通用户登录,然后su 然后输入密码
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)。
目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程。
ERROR: Installation has failed. Please see the file '/var/log/nvidia-installer.log' for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.
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