我在安装了AMD SDK for OpenCL (最新版本)的Linux上运行AMD Radeon GPU。
现在,当我没有通过GDM登录时(当主X服务器没有运行时),没有AMD GPU可用,所以所有的计算都将由CPU完成。当我通过GDM登录时(主x服务器正在运行),当我在python中使用以下程序列出GPU时,会出现GPU(仅显示核心部分):
for platform in cl.get_platforms():
for device in platform.get_devices():
print("=============================
我正尝试在研究所提供的GPU服务器上运行r脚本。GPU服务器规格如下:
Host Name: gpu01.cc.iitk.ac.in,
Configuration: Four Tesla T10 GPUs added to each machine with 8 cores in each
Operating System: Linux
Specific Usage: Parallel Programming under Linux using CUDA with C Language
R代码:
setwd("~/Documents/tm dataset")
libra
我正在运行Ubuntu20.04.3LTS,昨天我使用了Nvidia GPU。然后我安装了imagemagick (只有新的安装,尽管这可能包括依赖项),重新启动我的PC,现在我无法使用我的GPU。Nvidia-smi命令返回
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
有人知道在安装时ImageMagick的设置可能会自动更改以导致此问题吗?
我正在尝试建立一个由8台计算机和一个主文件服务器组成的集群。理想情况下,我希望在pxe引导、准磁盘/准无状态环境(即唯一的本地存储空间是/var,类似于扭矩配置的地方)中设置它。8个计算节点中的每个节点都有4个NVIDIA Tesla K40m,但是根文件服务器没有GPU。
理想情况下,我希望能够在文件服务器(在/node)上创建完整的安装,然后将其引导到计算节点,但是,我还没有找到一种方法来安装NVIDIA驱动程序,而没有安装NVIDIA。我找到了NVIDIA论坛的一个问题关于有人是如何失败的.
或者,我可以将NVIDIA驱动程序安装到一个计算节点(其中一个正在其本地磁盘上运行CentOS
我在Nvidia Quadro FX 3800工作站上安装CUDA7.0(与TensorFlow一起使用)有困难。我想知道这是不是因为GPU不再受支持了。
驱动程序(340.96)的安装工作正常:
$ sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.96.run
Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64
(version: 340.96) is now complete. Please update your XF86Config or
xorg.conf file as appr