在使用 NVCC 编译 CUDA 代码时，有时候会遇到错误信息 nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_75'。这个错误通常表示当前的 GPU 架构不受支持，需要采取一些步骤来解决这个问题。
对于caffe的安装过程，可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe，这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu，到编译caffe，解决各种报错，这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降，仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目，首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好，caffe编译成功即可，不想安装完Ubuntu之后，却电脑没有引导启动项，把网上的方法试了个遍，却仍无法解决。因此听到一种说法是，win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此，决定重新再来，将自己的固态和机械全部初始化，首先在固态上安装Ubuntu16.04，在机械上安装Win10，对于双系统的安装请参照我的另一篇博客：Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意，对于双系统建议先安装Ubuntu，并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术，透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用，主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
摘要： 在使用2017年以前的NVIDIA GPU进行深度学习训练时，经常会遇到"Unsupported GPU Architecture 'compute_*'"的错误。本篇文章将介绍该错误的原因并提供解决方法。
我感觉我为了解决这个问题，都能写一篇论文了，整整搞了两天，是真麻烦，所以，我建议，如果能换成不用caffe的代码的话，尽量别用caffe跑了，太难了~
本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档，该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档，并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
a.若使用 cudnn,则将#USE_CUDNN := 1 修改成:USE_CUDNN := 1 注意：GPU运算能力（GPU Compute Capability ）3.0以上才支持CUDNN
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后，需要配置环境变量，编辑/etc/profile'，添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
两周前，Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架，它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。 Google立刻动手反制，没几天就给出新版的TensorFlow测试数据，在性能上开始压制Caffe2。 由此看来，要在人工智能上赶超Google，Facebook仅仅靠模仿还是不够的，而Google也绝不甘心坐以待毙。 不管怎么说，留给Facebook的时间不多了。 我们先来对比一下双方的测试结果：除了VGG16模型测试中的8核数据，其余结果上TensorFlow均处于优势。
Caffe框架下载地址：https://github.com/BVLC/caffe
OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，该工具库可以帮助研究人员在图形处理器（graphics-processor-unit，GPU）上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。 OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。这类网络的架构根据数据和应用变化很多，但是所有模型都受到它们在图形处理器上运行方式的限制。 以更少的计算能力训练更大模型的一种办法是引入稀疏矩阵。如果一个矩阵里面有很多零，那就视为稀疏矩阵。
（Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明，本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持： * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda，首先通过官网下载你所需要
参考很多文章，以这篇为主：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～
参照官网安装教程即可，其他任何的个人安装攻略都只能是辅助参考。盲从有风险，安装需谨慎。
在之前已经写到过一篇去介绍什么是TensorRT：利用TensorRT对深度学习进行加速，这篇文章中大概已经基本讨论了TensorRT究竟是个什么东西以及怎么使用它。
该文介绍了如何使用Faster R-CNN在CPU上进行目标检测，并总结了在实践过程中需要注意的一些关键点。包括使用预训练模型、修改训练脚本、设置合适的训练参数和优化模型等方面。同时，文章还提供了在CPU上运行Faster R-CNN的示例代码和具体操作流程。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
在深度学习领域，最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个：Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一，是一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是：Making neural nets uncool again，让神经网络没那么望而生畏，其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力，我们迎来了一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的深度学习库。这意味着，如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉（CV）模型，那你就可以用同样的方法创建自然语言处理（NLP）模型，或是软件支持的其他模型。 类似Keras，Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API，而是让PyTorch的强大之处易用了。
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多，我们只highlight关键几个知识点。 2017年5月GTC 2017大会上，英伟达发布了面向高性能计算的新一代Volta架构加速器，Tesla V100。Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺，搭载新款图形处理器GV100，拥有5120 CUDA、640个Tensor内核，分PCle和SXM2两版，双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和7.8 TFLOPS，单精度则为14 TFLOPS和15
本文教你如何使用 Tensor Flow，Keras，Tensor RT，以及OpenCV来为计算机视觉和深度学习安置你的英伟达Jetson Nano。
欢迎开始学习GPU入门课程！GPU（图形处理器）在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录，帮助了解GPU的基本概念、架构和编程：
注意,--recursive 一定要有,否则 py-faster-rcnn 目录下没有 caffe-fast-rcnn 文件夹。
2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics Proce
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.
可能我们有时候已经习惯了使用大型IDE去编写一些C++工程，经常使用大型IDE例如VS、Clion、VC++6.0，这些大型的软件都已经为我们提供好了编译链接工具，我们不需要自己去手动设置编译器，也不需要了解相关知识就可以写代码进行编译运行。
引言 2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近日，ChatGPT因大规模封号及关闭Plus付费会员的申请引发大家热议。 有网友说这是因为计算资源不够了，已经不单是靠钱能解决得了的问题，地球上已经没有足够的算力来满足ChatGPT的运行需求了。 AI的发展真的会被算力所限制吗？它和芯片又有怎样的关系？ 01 芯片：算力决定智力 AI的“三驾马车”是数据、算法和算力。 我们将数据送入AI算法，由算法学习数据中的规律，这意味着要进行无数次运算。运算的背后是芯片提供的算力支持。 如果我们回顾AI算法的
TSN是”temporal-segment-networks”的简称，是视频动作识别任务里面当前最好的方法。虽然这个结构是在ECCV2016的论文里面提出来的，代码也放出来挺长时间了，但是这个项目里面集合了Caffe， OpenCV，CUDA，CUDNN等几大神坑项目，不同版本之间的依赖、选择等问题很麻烦，因此我之前编译了好几次都没有能够编译成功。这次花了近一天的时间来重新编译了一下整个项目，虽然还是有些问题，例如MPI编译没有通过，CUDA8貌似不支持，CuDNN v5好像也不支持，但最后总算是编译通过，可以运行了。所以记录一下整个的过程，期望对自己和别人能够有所帮助。
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。
二月已经不知不觉过去了一大半，新年的开工部分同学估计也过去一周了吧。下周二貌似元宵节，在此“计算机视觉战队”祝大家元宵节快乐，接下来的”猪“年财源滚滚、科研硕果累累、实现自己的目标！
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南，一针，Saint，Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华，并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。 在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129，000美元来购买 Nvidia’s DGX-1，这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包
本篇使用的平台为Ubuntu，Windows平台的请看Pytorch的C++端(libtorch)在Windows中的使用
从去年下半年到今年8月，英伟达市值一路攀升，创下5080亿美元的记录，位居半导体行业第二位，而英伟达联合创始人、CEO兼总裁黄仁勋的身价也涨至190亿美元。
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；
计算机常见的处理器包括CPU和GPU，CPU即中央处理单元（Central processing unit），它是计算机的控制核心。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时在大量的逻辑判断中，包含了大量的分支跳转和中断处理，使得CPU的内部结构异常复杂，不擅长于快速计算。
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
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。
以“奔腾之父”著称的英特尔(Intel)前高管维诺德·达姆（Vinod Dham）与一些年轻的芯片设计师合作，正在设计一种“真正的人工智能处理器”。
摘要 最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元（GPU）集群作为通用计算图形处理单元（GPGPU），但现场可编程门阵列（FPGA）提供了另一个
作者 | 胡永波 这几年，MacBook用户心中最大的痛，就是用不上好显卡。 当专业级的MacBook Pro跑不动深度学习、跑不动VR程序的时候，它就再也跟不上专业级的技术趋势了。不得已，大家纷纷转投戴尔XPS和外星人的阵营；特别是在性能强劲的外星人支持外接显卡以后，MacBook Pro的华丽外表再也遮挡不住它那寒碜的计算性能。 对此，很多Mac死忠粉表示不服气。老黄一发布最新的核弹显卡，9to5Mac就买来GTX 1080 Ti做外接测试。毫无悬念，GTX 1080 Ti在性能上直接碾压MacBo
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。
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