2080

rtx3060和3060ti的区别 rtx3060和3060ti哪个好

3060将拥有2080性能，定位中端甜点。同样采用安培架构，预计将配备8GB显存。
m0_50307601·2022-12-27 11:23

配置一台自己的机器学习机器【供参考】

inteli97940x处理器（14核心28线程）散热器：NH-D15CPU散热器内存：不低于DDR4（3000MHZ），内存64GB存储：2TSSD+8TB机械硬盘企业级7200rpmGPU显卡：定制公版GTX2080ti
墨涵Alina·2022-12-27 10:35

Tensorflow报错Could not load dynamic library ‘cusolver64_10.dll‘； dlerror: cusolver64_10.dll not found

项目场景：深度学习框架：Tensorflow2.4.1CUDA：11.1显卡型号：2080Ti问题描述：我根据驱动型号，安好了CUDA，并且添加了cuDNN成功：pip安装Tensorflow：pipinstalltensorflow-gpu-ihttps
.G( );·2022-12-26 09:02

2020深度学习配置列表

以下是一年前配置的三张2080TI的服务器，尽量选了CP值(性价比)比较高，和稳定的产品。今年如果买的到的话，可以换成3080或者3090。首先决定的是平台，虽然amd超级好，但是考虑到一些库。
Layumi1993·2022-12-25 17:24

CenterNet中DCNv2编译问题; /usr/bin/ld: cannot find -lgcc_s, command 'g++' failed with exit status 1

在尝试使用CenterNet的过程中需要对DCNv2这个模块进行编译，我是用的系统是CentOS7，使用的硬件是2080Ti，cuda的版本为10.0，其中利用.
Jacob_Y7·2022-12-25 08:18

弱监督学习框架 Detectron2/DRN-WSOD-pytorch 在服务器/windows上配置安装及使用

推荐使用LinuxUbuntu16.04以上版本安装，虚拟机不太好使我的环境：GPU：4xRTX2080Linux:Ubuntu16.04x64预装docNvidia驱动：440.82CUDA:10.1Usr
zRezin·2022-12-24 14:48

【目标检测】YOLOv4

它使我们每个人都可以使用GTX1080Ti或2080Ti的GPU来训练一个超快速和精确的目标检测器。这对于买不起高性能显卡的我们来说，简直是个福音！
YFR718·2022-12-22 11:17

【pytorch】给dataloader提速：Kornia库 + GPU

在训练的过程中发现，数据集总共有6、7千对，使用单张2080TI训练600epoch至少要大概5天时间，而且时间很不稳定，有的训练可能要9天时间。这么长的训练周期让我不得不放几天假。
OTZ_2333·2022-12-22 08:54

北京超级云计算中心操作训练指南

北京超级云计算中心操作指南本人在实验室做深度学习图像领域相关研究，前期使用实验室的设备2080Ti，运行时间较慢；跑一轮需要6个小时以上；后来开始使用超算，运行速度比实验室快多了，但超算使用前需要相关配置
qiaoyurensheng·2022-12-21 02:46

pytorch+win10+pip安装+基本使用 for 2080TI GPU

pytorch+win10+pip安装for2080TIGPU1.Pytorch安装1.1torchvison和pytorch版本的对应关系1.2下载对应版本的torch及torchvisonwheel2
L1_Zhang·2022-12-20 09:54

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED 可能原因

比如2080至少需要cuda9.2及以上才可以较好运行。内存不足，dataloder每次处理的数据过大显存不足，OOM。
wolf_ray·2022-12-19 15:02

win10下使用opencv4.5.0 cuda版本编译和目标检测的几个问题

要选中OPENCV_GENERATE_SETUPVARS不要选OPENCV_ENABLE_NONFREE要选中，这是扩展包CUDA_ARCH_BIN只需留下适合自己电脑的算力，比如TITANRTX和RTX2080Ti
breeze_csdn·2022-12-18 02:44

Install CUDA and Nvidia-docker on Ubuntu 18.04 GTX2080Ti

InstallGPUdriverhttps://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-linuxhttps://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-lin
Yunhe_Feng·2022-12-17 18:17

pytorch运行错误：CUDA out of memory. [已解决]

在2080ti上运行分类模型时遇到了该问题，检查模型本身没有发现错误，最终确认是验证集评估阶段的张量计算非常占用空间。
功夫小象·2022-12-17 11:47

在Ubuntu18.04上配置深度学习环境：Cuda10.1+cudnn7.6+tensorflow1.14.0+keras2.2.4+torch1.1.0（2）

最近一个项目需要在TITANRTX2080Ti上安装Ubuntu18.04+Nvidia-430显卡驱动+Cuda10.1+Cudnn+7.6+Anaconda3+深度学习环境（tensorflow1.14.0
Juln_瑾·2022-12-17 00:52

浅谈光线追踪（上）

2018年9月，NVIDIA发布了全世界第一款支持光线追踪的显卡RTX2080，依托于RTX光追显卡以及微软发布的
粥粥795·2022-12-16 17:06

QT-QComboBox 调用clear异常

百度一下，看到http://blog.csdn.net/fjb2080/article/details/7441730博客，问题类似，并且已经解决，但是这个解决方法不觉得完美。
Coder_小张·2022-12-15 08:31

2080TI Ubuntu18.04 torch1.8保姆级yolov5运行环境搭建

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档2080TIUbuntu18.04torch1.8保姆级yolov5运行环境搭建前言一、引用资料二、未搭建深度学习环境的需阅读此部分三、开始搭建运行环境
跆拳道~跆拳小生~小陶·2022-12-14 19:35

CUDA Error: an illegal memory access was encountered

1.基本配置情况：显卡：RTX2080驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-440.64.runCUDA版本：10.2.89Cudnn版本：cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32Opencv
MartianCoder·2022-12-14 14:04

win10下 安装 Detectron2(0.4) (VS2019 + cuda11 + pytorch1.8)

环境window10+2080Ticuda11.1pytorch1.8python3.6VS2019Detectron20.4安装步骤使用anconda创建新的虚拟环境,python3.6安装numpy
J ..·2022-12-13 14:12

Ubuntu内核升级导致显卡冲突，升级显卡并禁用自动更新教程

Ubuntu内核升级导致显卡冲突，升级显卡并禁用自动更新教程服务器安装的ubuntu18.04,4块2080Ti显卡。在无意中升级内核后，导致显卡驱动不匹配，无法进入图形界面。
zh4men9·2022-12-13 13:14

搞深度学习，跑程序遇到 out of memory的问题

我的系统是Ubuntu16.04，显卡是rtx2080ti,跑ssd程序，结果报错outofmemory，像网上说的更改了batch_size，改的很小也没有解决，还是会超出，考虑是不是够被占用了太多，
积跬步__·2022-12-12 13:02

batchsize大小对训练速度的影响

GPU:一块2080Ti平台：pytorchcuda图片数量：2700batchsize一个图片处理时间GPU内存占用GPU算力使用一个epoch所用时间10.117s2.5G20%2700*0.0117
Golden-sun·2022-12-10 21:45

Win10+Pycharm+CUDA10.0+cuDNN+tensorflow-gpu 1.14（深度学习电脑GPU配置，超级简单一次成功）

Win10+2080TI+VS2017+CUDA10.0+cuDNNPycharm下载和安装CUDA10.0下载和安装cuDNN10.0下载tensorflow-gpu1.14下载和安装很久没有更了，最近开完题
海绵宝宝爱学习·2022-12-10 03:38

深度学习机器配置 装机指南：从GPU到显示器，全套硬件推荐

做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，慢的如乌龟，跑个模型等几天，难熬，但适合摸鱼使用16bit的RTX2070或者RTX2080Ti性价比更高。
studyer_domi·2022-12-10 03:06

Ubuntu16.04配置dense flow所需相关环境

先说以下本人使用的denseflow源码：https://github.com/daveboat/denseFlow_GPU下面是这次配置的环境和机器配置：系统：Ubuntu16.04显卡：GeForceRTX2080cuda9.0cudnn7.0.5opencv
qq_33369129·2022-12-09 17:50

tensorflow + faster rcnn + linux +自己的数据集

在tf-faster-rcnn/lib/setup.py的第130行，2080ti对应的是sm_75。
dlut_yan·2022-12-09 16:50

pytorch模型训练的时候 GPU 使用率不高

前言：博主使用的显卡配置为：2*RTX2080Ti，最近在训练的时候，监控显卡的资源使用情况发现，虽然同是使用了两张显卡，但是每张显卡的使用率很不稳定，貌似是交替使用，这种情况下训练的速度是很慢的，为了解决下面是解决这个问题的一些过程
两只蜡笔的小新·2022-12-09 01:27

Ubuntu18.04安装Nvidia显卡驱动+CUDA10.1

先来看一下机器，鬼鬼，4卡2080Ti，听说有一张卡坏了，nvidia-smi显示不出来，于是又多了一个支线任务，找出哪张卡是坏的。
努力coding的鱼鱼·2022-12-08 14:07

Ubuntu18.04安装NVIDIA显卡驱动 cuda10.1 cudnn7.6.1

lang=en-us我的显卡型号是GeForceRTX2080：tips:看到这里比有些型号多了一个DownloadType的选项（下图箭头所指），因为GeForce主要
mengnalisha_csdn·2022-12-08 14:36

ubuntu18安装nvidia驱动的踩坑记录（最后成功安装）

只是给自己看的一个日记，如果能帮助到别人更好了背景：我手里有一台工控机：ubuntu18＋2080super；一台PC：ubuntu18+960M。
hugice·2022-12-08 14:34

[云服务器与docker]在mmdetection3d上跑PointPillars

因为实验室贫穷，只有一台2080ti的机子，所以一开始打算用云服务器，后面发现云服务器实在是折磨人，所以又回到实验室的2080ti机子。
Matt今年18岁·2022-12-07 23:02

【深度学习】从0构建深度学习环境 centos7 2080TI

Conda指引https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.htmlwget-chttps://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html一键安装，一路yesshMiniconda3-latest-Linux-x86_64.sh切换conda源，要把torch源也切换进去vim~/.condarc放入以下命令，用的是清华源ch
weixin_40293999·2022-12-07 22:14

(14)关于PyTorch训练深度学习模型CPU/GPU使用率低，训练速度慢这一问题的总结

电脑配置双2080Ti+i7-10700K，使用mobilenet-yolov4-lite训练VOC数据集时，训练100epochs要五六个小时，检测cpu和gpu的使用发现利用率都很低，说明没有充分使用电脑优秀的性能
weixin_40227656·2022-12-07 21:31

R3live+PaddleYOLO同步建图和目标检测

1.硬件环境显卡2080ti，nvidia驱动470.141.03系统ubuntu18.04，cuda-11.1，TensorRT-7.2.1.6,opencv-3.4.16PythonIDE:Anaconda
沉睡的黑马·2022-12-07 14:58

nnUNet安装踩坑-自适应医学图像分割框架

https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet最近想在电脑上部署一下，顺便踩踩坑，感觉其中最大的坑就是apex的安装，深度学习环境的部署可以看上一篇文章硬件环境HPZ8G4工作站，RTX2080ti
老中医5555·2022-12-06 21:03

【OpenMMLab】mmyolov2部署

Ubuntu20.04+CUDA11.3+cudnn8.6+anaconda+python=3.8+pytorch==1.10.1torchvision==0.11.2cudatoolkit=11.3GPU:RTX2080
CTSC·2022-12-03 15:28

记录在2080Ti上安装pytorch0.2

下面记录一下如何在个人工作站2080Ti上安装pytorch0.21.下载在官网根据相应环境下载对应wheel安装包（python2.7）http://download.
MrHehe04·2022-11-30 22:45

在服务器上安装深度学习环境

在服务器上安装深度学习环境服务器系统介绍系统：LinuxUbuntu16.04显卡：nvidiaGeForceGTX2080Ti内存：16G磁盘空间：512GCPU:Intel®Xeon®W-2135CPU
W远涛·2022-11-30 03:53

ubuntu 18.04 安装CUDA + CUDNN + tensorflow-gpu

预备条件:安装2080Ti的驱动直接参考这个Ubuntu18.04安装NVIDIA（英伟达）RTX2080Ti显卡。
永远在路上啊·2022-11-29 22:40

pointnet2（pointnet++）源码复现

1.3下载源码及训练数据集1.4编译tf_ops2.训练1.环境配置1.1环境展示官方在ubuntu14.04上进行了测试，所用环境为：tensorflow-gpu1.2python2.7我所使用的设备为2080
小屋*·2022-11-29 21:52

yolov5环境配置

实验室有双2080TI的服务器，因此将yolov5放于服务器上运行，其中第一遍安装出现了问题，重新安装了一遍，做下记录。
林石一·2022-11-29 21:51

(环境搭建五-简介版321房间) ubuntu下安装gpu版本的pytorch

A前言环境查询：二---显卡2080ti2张驱动495.29.05nvidia-smiUbuntu20.04.3LTS三---cuda11.3(本机11.5需要卸载再安装)nvcc-V（最高支持cuda11.3
计算机视觉-Archer·2022-11-29 20:55

【深度学习训练小技巧】1080ti与2080ti区别、apex与梯度累加

文章目录1080ti与2080ti区别在目标检测和分割任务中使用apex梯度累加（一般不在目标检测中使用）torch.no_grad()当我们没有足够的显卡训练模型时，apex和梯度累加是有效的减少显卡资源使用的手段
一骑走烟尘·2022-11-29 13:50

Tesla T4 64和2080ti的性能对比

做目标检测的测试，40964096的图片，在mmdet里设samples_per_gpu=16,12时均不能在TeslaT464上运行，samples_per_gpu=10时能够在TeslaT4上运行，在2080ti
构建的乐趣·2022-11-29 13:45

PaddleSeg之语义分割模型训练

1.PaddleSeg框架搭建1.1硬件环境ubuntu1804，GPU:2080Ti，cuda-11.1，nvidia-4701.2软件环境1.源码下载国内的gitee网速比github快，代码都是一样的
沉睡的黑马·2022-11-29 05:50

一个使用detectron2的简单实例分割项目实战

配置：ubuntu18.1、python3.6.13、pytorch1.7.1、detectron20.4、gtx2080ti。
三石目·2022-11-28 22:38

Yolov5部署成为Python接口 当然是用flask实现啦~ yolo5写成接口

Ubuntu18.04RTX2080CUDA10.0CUDNN7.4.1Torch1.3.1GPUtorchvision0.4.2Python3.6.5项目地址：https://gitee.com/situyufeng
訢詡·2022-11-28 09:43

error `nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_80‘ ninja: build stopped: subcommand fai

对于本机2080ti,其最高算力为7.5,故不支持compute_80(算力8.0),co
彬-·2022-11-27 16:19

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘解决方法

8.6，但是CUDA11.4支持不了这么高的算力在运行setup.py前，在终端输入exportTORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"再正常运行setup.py即可这里的7.5指的是算力，是2080
糖豆豆今天也要努力鸭·2022-11-27 16:48
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