注意: base 与 studyNemo 的环境相互独立,并不互通,在不同环境中install的包不能相互使用
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。
二手矿卡坑太深,手握秘籍不求人AMD自2016年中发布Polaris系列GPU至今,长达四年的时间里,一代又一代的RX470、480、570、580等显示卡进入暗无天日的区块链矿场,挥洒着血泪和青春。在经历一次次矿难之后,貌似廉价的二手矿卡不断涌现,花2~300块钱入手一张鲁大师16~7万分的游戏显卡似乎成为所有“穷游族”的首选。
第一轮测试,RTX 2080 FE、RTX 2080 Ti FE的挖矿算力分别为48.9MH/s、35.7MH/s,但功耗分别达260W、230W,基本都跑满了。
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。
AMD屏蔽CPU核心的玩法似乎被NVIDIA也学去了,在新推出的部分GTX 465中,存在可以破解为GTX 470的版本。这到底是卖点,还是噱头,不得而知。不过如果能便宜几百块钱用465免费弄成470,对消费者肯定是再好不过的。
查看文件夹下 nvidia-***.***.*** 的文件夹,字符串中nvidia- 后面的部分都是驱动版本
上一篇文章 电脑硬件知识入门之CPU篇 我们介绍了cpu的一些基本知识,那么这篇文章我们继续谈一下另一个电脑的核心部件,显卡。
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 打造本地 AI 大模型地基,Ubuntu 24.04 LTS 安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。
乐意黎有台联想G470笔记本电脑, 大概2012年5月花了3.1K左右入手的,至今也是快有七年的老笔记本了。
(VRPinea 7月5日讯)今日重点新闻:澳大利亚3D教学建模平台JigSpace完成470万美元融资;Steam公布6月硬件统计调查,GTX 1060占比第一;LBE AR手游《巫师:怪物杀手》将于7月21日正式免费登陆苹果iOS和安卓平台。
注意这一步中安装的 cuda toolkit 和 cudnn 版本必须要与上面安装的显卡驱动版本一致。
链接:https://pan.baidu.com/s/1f7xKktsVAUHPxFzm3ms9CQ 提取码:GOJO
(1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
GPU机器有2种,一种是GPU云服务器,一种是裸金属GPU,裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
这次装机采用的是Ryzen 7 2700X 对比I家疯涨的价格 A家的价格可以说是非常实惠了 AMD YES!
今天让我们来具体分析在显卡、内存、固态硬盘疯狂涨价的时候如何来配一台高性价比的游戏电脑吧。文章根据不同的人群有不同的建议,总有一款适合你!
本篇文章,我们聊聊如何使用 Docker 快速运行中文 Stable Diffusion 模型:太乙。
其它之前很多人都用过Conda,特别是生信科学家近两年都在用Bioconda,那叫一个妙不可言、根本停不下来。这里我郑重通知大家,Bioconda于今年6月2号正式发表于Nature Methods(IF=26.9)。吃水不忘挖井人,用过的写文章记得引用它。
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
Geeks3D FurMark,GPU稳定性测试工具(烧机软件),显卡性能测试软件,显卡OpenGL基准测试工具,支持单卡/多卡烤机模式,主要用于测试NVIDIA GeForce/AMD Radeon/Intel HD Graphics显卡满血负载下的CPU负载频率和功率及温度,采用皮毛渲染算法来衡量显卡性能。提供了多种测试选项,例如全屏/窗口显示模式、预设常见分辨率、基于时间或帧的测试形式、多种多重采样反锯齿(MSAA)、游戏模式等。
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
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。
最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN,在学习过程中,顺便记录学习过程。在供大家学习的同时,也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例,以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。
在2016全球超算大会(SC16)上, AMD(纳斯达克股票代码:AMD)宣布推出新版Radeon开放计算平台(ROCm),其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持,全新数学库和基础雄厚的现代编程语言,旨在加速高性能,高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU,包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU,CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU,巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
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。
1. 下载cuda10.1: 英伟达官网链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_6
部署KYC人脸对比服务,需要GPU支持,生产环境都是容器,所以就需要捣鼓下docker如何支持GPU。
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.
由于实验需要,在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间,其中遇到了不少的问题,记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦,需要前期安装的东西比较多,逐一介绍。
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」
我们知道CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构,使用该架构能够在GPU上进行复杂的并行计算。在有些场景下既需要使用虚拟机进行资源的隔离,又需要使用物理GPU进行大规模的并行计算。本文就进行相关的实践:把NVIDIA显卡透传到虚拟机内部,然后使用CUDA平台进行GPU运算的实践。
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
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
我们在linux中安装驱动,有时会遇到受限或冲突,通常解决方式都是要修改blacklist.conf, 那么如何认识和深入了解它呢?下面就解读下 一、blacklist黑名单 对内核模块来说,黑名单是指禁止某个模块装入的机制
一、前言 自从安装了CentOS,我的显卡就没消停过,一直在彪高温而且噪音特别大,于是决定上网搜索解决办法。下面记录下来以供日后查阅。 二、安装fglrx driver(ATI/AMD 显卡的linux驱动) 分别执行下面的命令安装 1. rpm --import http://elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 2. rpm -Uvh http://www.elr
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】最近,Stable Diffusion已经掀起一股热潮。让我们看看《哈利·波特》中的人物进入《权力的游戏》中,会变成什么样子? 最近,Stable Diffusion正在网上大火,谁用谁是艺术家。 作为一种从文本到图像的AI工具,它之所以能掀起这么大的波澜,是因为它能够从简单的文本提示生成著名人物的逼真图像。 与传统的竞争对手Dall-E2相比,Stable Diffusion把生成图像的速度提高了足足三倍。 论文地址:https:/
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。
CentOS(Community Enterprise Operating System)是Linux发行版之一,它由来自于Red Hat Enterprise Linux(RHEL)依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码,因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用[1]。自从红帽公司单方面宣布终止CentOS的开发后,我们腾讯云的用户也逐步开始将应用迁移到其它操作系统上。由于CentOS 7的维护终止日期在2024年6月30日,距离当前还有一段时间,所以还有少量客户在继续使用着该版本。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/365926059
(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。)
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便,请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装,安装的是3.6
C/C++语言在编译以后,函数的名字会被编译器修改,改成编译器内部的名字,这个名字会在链接的时候用到。如果用backtrace之类的函数打印堆栈时,显示的就是被编译器修改过的名字,比如说_Z3foov 。 那么这个函数真实的名字是什么呢?
docker相当于一个容器,其可以根据你所需要的运行环境构建相应的运行环境,此时各个环境之间彼此隔离,就不会存在在需要跑一个新的代码的时候破坏原来跑的代码所需要的环境,各个环境之间彼此隔离开,好像一个个容器将其隔离开一样
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)。
AR+物联网,Pixie完成2400万美元融资 日前,美国“物品位置”解决方案供应商Pixie Technology已完成2400万融资。Pixie Technology以“物品位置”为追踪对象,其产
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。
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