2080TI

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

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1.下载源码2.激活虚拟环境安装（未搭建虚拟环境的请查看[此文档](https://blog.csdn.net/txf1931783593/article/details/121682
跆拳道~跆拳小生~小陶·2022-12-14 19:35

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

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

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

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

[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

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

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

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

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

【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

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

dell7920工作站安装Linux,戴尔工作站（Precision 7920）安装双系统win10+ubuntu18.04

一、工作站配置型号：dellPrecision7920塔式工作站内存：128G磁盘：4T*2机械；2TNVMe固态显卡：2080Ti*2CPU:xeonsilver4216磁盘阵列：无二、安装过程安装win10
是你的意达·2022-11-25 22:11

复现Oriented R-CNN RTX 2080Ti

2022年4月5日15点00分1.conda新环境condacreate-nobbdetectionpython=3.7-ysourceactivateobbdetection装pytorch（这一步我不确定是否必要，我选autodl的GPU的时候自带了pytorch，以后有机会再验证吧）condainstallpytorch==1.6.0torchvision==0.7.0cudatoolkit
吃肉不能购·2022-11-24 06:13

复现失败Oriented R-CNN RTX 2080Ti

1.租块GPU从AUTODL租的2080Ti。
吃肉不能购·2022-11-24 06:43

两张显卡在win10上如何使用

我的服务器是装了win10server系统，之前是2080ti显卡，正常使用没有问题，现在打算加装一张3080ti，但是显示感叹号，无法识别，想问问这种情况应该如何解决呢？
weixin_39185140·2022-11-22 03:06

安全帽 hat helmet识别算法，智慧工地

算法目前已经在线上运行算法在2080Ti的吞吐量可以到200FPS,在RK3399Pro可以到[email protected]
Nine-days·2022-11-21 23:02

cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

cuDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED问题描述：训练环境pytorch=1.6python=3.6cuda=10.2，该环境原是在显卡2080Ti上搭建并打包的
weixin_49223207·2022-11-20 04:38

LINUX服务器搭建pytorch环境

最近需要跑深度学习模型，租用2080Ti显卡，连接远程服务器，记录一下学习过程。一、连接远程服务器【ssh远程连接服务器教程】租了GPU服务器不知道怎么深度学习？
打发人间白云·2022-11-19 13:22

ubuntu22.04更换RTX 4090显卡后，安装驱动和pytorch记录

前提环境：显卡更换之前（之前使用的是2080ti），已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动，并且anaconda环境中的pytorch正常使用。
ginogogo·2022-11-19 03:25

在linux远程服务器配置pytorch-gpu

一般租远程服务器的话，都是租linux系统的本文就以在2080ti显卡服务器上安装pytorch-gpu版本为例。
bug生成中·2022-11-08 09:27

深度学习加速框架onnxruntime-gpu的环境依赖，pytorch转onnx环境，cuda、cudnn、onnxruntime-gpu环境配置

最近遇到2080ti显卡的训练与部署环境，迁移到3090显卡的机子上面，由于30系显卡需要nvidiacuda11版本以上才支持，原先的驱动比较老了只能支持cuda10.2。
沉睡的小卡比兽·2022-11-07 10:33

yolov5：pytorch报错“RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device“

在网上查了好多资料，说是pytorch与cuda版本不匹配，但我肯定不是这个问题，因为这个yolov5s的目标检测训练模型我在另一台显卡为2080Ti的服务器上跑通了，而且在20
CrystalheartLi·2022-11-02 15:10

docker 训练深度学习_使用docker部署deepo深度学习训练环境

1.本文由veryGPU.com赞助播出非常GPU-GPU出租，显卡租赁，2080TI出租VeryGPU.com2.重点一在ubuntu安装显卡驱动3.重点二在安装显卡效能与风扇调节程序以保护显卡4.重点三在安装适用于
修言哥哥·2022-10-15 09:16

安装教程rtx2080ti_Ubuntu18.04上安装RTX 2080Ti显卡驱动

上了RTX2080Ti显卡后，原来Ubuntu18.04内置的驱动和PPA安装的都不运作了，安装NVidia官网下载的驱动可以跑起来，但是需要费一些周折。1、禁用系统默认显卡驱动打开系统黑名单:sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf将下列代码填入文件末尾:#fornvidiadisplaydeviceinstallblacklistvga16fbblackl
weixin_39624816·2022-09-28 01:30

2080TI Ubuntu18.04工作站搭建-深度学习环境(2)

2080TIUbuntu18.04工作站搭建-深度学习环境(2)环境：Ubuntu18.04Anaconda3-5.3.1python3.8pytorch1.8numpy1.22.2cuda11.1cudnn8.0.5GPU：RTX2080TiDriverVersion：470.82.00一.安装RTX2080TI驱动准备工作,进入链接下载驱动,此页面搜索驱动较为友好:https://www.nv
跆拳道~跆拳小生~小陶·2022-09-28 00:56

2080Ti深度学习环境配置及常用软件安装

2080Ti深度学习环境配置及常用软件安装ubuntu16.04双系统的安装(已有window10系统)显卡驱动安装tensorflow安装teamviewer安装pycharm安装matlab安装双系统的安装
ifeng_h·2022-09-28 00:49

RTX 2080和RTX2080ti区别 2080和2080ti差距

一、核心频率不同。GeForceRTX2080的核心频率为1515/1800MHz，GeForceRTX2080Ti的核心频率为1350/1635MHz。显卡选RTX2080还是RTX2080ti这些点很重要http://www.adiannao.cn/dq二、CUDA核心不同。GeForceRTX2080的CUDA核心数量为2944个，GeForceRTX2080Ti的CUDA核心数量为4352
m0_58402844·2022-09-28 00:17

GTX 2080TI TensorFlow GPU基准测试：2018年最佳GPU

有人经常问，深度学习的最佳GPU是什么？近日Lambda给出了答案，他们通过比较研究人员常用的前5个GPU来获得答案（测试结果也考虑到了成本和性能）：RTX2080TiRTX2080GTX1080TiTitanVTeslaV100·结·果·总·结·截至2018年10月8日，NVIDIARTX2080Ti是运行TensorFlow的单GPU深度学习研究的最佳GPU。其他与这款GPU相比将是：FP32
javastart·2022-09-28 00:14

使用智星云stable diffusion创建ai创意绘画

目录租赁选择控制台参数选择下载图片结束租用租赁选择选择完以后,下面会列出可用的显卡型号,选择对应需要的就可以.2080ti,1080ti都能跑,只不过显存越大的卡,能画的图越大,速度也越快.点击租用,用默认值即可
智星云服务·2022-09-12 11:49

YOLOv4/v5的创新点汇总！

YOLOv4YOLOv4的三大贡献：设计了强大而高效的检测模型，任何人都可以用1080Ti和2080Ti训练这个超快而精准的模型。验证了很多近几年SOTA的深度学习目标检测训练技巧。
Tom Hardy·2022-09-10 07:48

只需两行代码，2080Ti 就能当 V100用，这个炼丹神器真牛！

作者|陈大鑫、青暮话说人工智能江湖门派众多且繁杂，好似那大脑中的神经网络一般，但繁杂中却仍然有着一统的迹象......许久之前，ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。有童谣为证：熟练ML入门功，不会作文也会诌。不期数年，北方DL神教异军突起，内修表示学习，外练神经网络，心法众多，曰门，曰注意，曰记忆，
深度学习技术前沿·2022-09-09 09:27

yolov4和yolov5详解

YOLOv4YOLOv4的三大贡献：设计了强大而高效的检测模型，任何人都可以用1080Ti和2080Ti训练这个超快而精准的模型。验证了很多近几年SOTA的深度学习目标检测训练技巧。
Fighting_1997·2022-08-16 08:47

基于Ubuntu 18.04.3操作系统的TensorFlow 2.1.0、PyTorch 1.4.0、OpenCV 4.2.0、Darknet深度学习环境搭建

研究生期间学的深度学习也好久没再接触，自己配的深度学习机器（菜鸟攒机之深度学习(上)）（菜鸟攒机之深度学习(下)）在家吃灰了好久，当时还是卡皇的GTX1080也已经被1080Ti、2080、2080Ti
micromicrofat·2022-07-11 07:57

WIN10+RTX 2080Ti深度学习平台搭建，VS2019+CUDA11.0+cuDNN8.0+python3.8.7+Tensorflow2.4.0+Keras，以及各种科学包

WIN10+RTX2080Ti深度学习平台搭建前置声明：博文中有一些图片来自网上截图（因为安装完成后做的记录，有些安装过程图嫌麻烦没有复现），侵删。可选步骤：如果之前有python环境，需要卸载掉全部依赖包，进而再次重新安装的话，那需要知道如何一次性卸载掉全部原有python依赖包。操作方法如下：第一步：打开CMD，随便进入一个目录下（这里我进入的是C:\ProgramFiles\Python38
吃橘子容易上火·2022-06-19 07:21

Mini比RTX 2080Ti快14％，Air好于Pro

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达来源：AI科技评论作者|蒋宝尚编辑|青暮今年双十一，苹果发布了新Mac系列，拿出了首款自研ARM架构的芯片。这款5nm制程的SoC（系统级芯片）号称大幅度提升了性能。例如，新款MacBookAir相比于上一代，CPU性能提升3.5倍，GPU性能提升5倍，机器学习能力提升9倍，固态硬盘的性能也提升了2倍。新款MacBookPro，CPU性
Amusi（CVer）·2022-05-20 18:03

深度学习的显卡对比评测：2080ti vs 3090 vs A100

显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。但是在本文之前一定要说下的是：本文并不推荐现在就买显卡，除非必须，现在一定不要买显卡，谁买谁吃亏，目前的情况是，“等”就对了回到正题，在这篇文章中我整理了几个在NVIDIAGeForceRTX3090GPU进行的深度学习性能基准测试。一般的情况下
·2022-03-30 11:02

基于深度学习的交通标志识别

计算机视觉爱好者，有自己的算力（8块2080Ti），熟练运用pytorch深度学习框架，擅长图像分类、目标检测、图像分割应用。有需要的小伙伴可以加我微信tiankongdecheng1
双人-工作室·2022-03-16 18:01

图像分类 - scene classification 研究

首先把数据集的情况放上来，如下图所示:然后再看一下要用到的一些组件，如下图所示:最后一起看下模型的训练流程:最后一起看下训练的结果日志，如下图所示，可以看到testAcc=93.86%，此处用的是双卡2080Ti
XianxinMao·2021-09-22 10:53

图像之场景分类 实验研究

首先把数据集的情况放上来，如下图所示:然后再看一下要用到的一些组件，如下图所示:最后一起看下模型的训练流程:最后一起看下训练的结果日志，如下图所示，可以看到testAcc=93.86%，此处用的是双卡2080Ti
·2021-09-01 16:34

利用共享内存实现比 NCCL 更快的集合通信

作者：曹彬|旷视MegEngine架构师简介从2080Ti这一代显卡开始，所有的民用游戏卡都取消了P2Pcopy，导致训练速度显著的变慢。
·2021-08-09 12:44

两行代码显存翻倍，2080Ti也能当V100来用，这个炼丹神器真牛！

|作者：邓哲也|旷视MegEngine基础架构组工程师在近年来的深度学习领域，许多研究机构和研究者通过增大模型的参数量来提升模型的表现，取得了非常显著的成果，一次次令业界称奇。这客观上使得“扩大模型的尺寸”几乎一度成为各家竞相追逐的唯一指标。几年间，最先进的模型的参数量已增加了成百上千倍，但每张GPU的显存大小却几乎没有增长。这导致大模型的训练往往依赖于巨量的GPU卡数。于是，很多想法出色、有研究
·2021-08-03 12:01

苹果M1芯片机器学习向测评：Mini 比RTX 2080Ti 快14％，Air好于Pro

本文转载自AI科技评论。作者|蒋宝尚编辑|青暮今年双十一，苹果发布了新Mac系列，拿出了首款自研ARM架构的芯片。这款5nm制程的SoC（系统级芯片）号称大幅度提升了性能。例如，新款MacBookAir相比于上一代，CPU性能提升3.5倍，GPU性能提升5倍，机器学习能力提升9倍，固态硬盘的性能也提升了2倍。新款MacBookPro，CPU性能比上一代提升了2.8倍，GPU提升5倍，机器学习能力提
我爱计算机视觉·2020-12-29 23:09

Ubuntu18.04 Tensorflow-gpu==1.14安装

版本信息系统版本：ubuntu18.04系统架构：x86_64nvidiadriver驱动版本：NVIDIA-Linux-x86_64-440.100（GPU：2080TI）CUDA版本：10.0cuDNN
没错是长青呀·2020-12-22 16:00

ubuntu共存安装cudn10.0和cudn10.2并随时切换，安装cudnn7.6.5+pytorch1.7.0

(1)环境配置：先说现有环境：ubuntu20.04/2080ti/nvidiaDriverversion：显卡驱动：440.82cuda10.0+cudnn+7.4.5因为需要安装pytorch-gpu
shine stone·2020-11-24 11:45

yolov5+torchlib1.6-cuda+vs2017+opencv4.4-cuda

yolov5相对更方便，效率更高，github上也有调用torchlib的代码，但是后处理时间都花费过多，经过我的一番研究后，已经彻底解决了（测试结果为前处理(不包括图片从硬盘加载)8ms,推理15ms(2080ti
穿云去·2020-11-11 17:01
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