3090

【Bug解决】nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘

detectron2遇到错误：nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture'compute_86'报错环境：Linux：Ubuntu18.04GPU：NVIDIAGeForceRTX3090CUDA
何以少团栾。·2022-11-27 16:47

项目组新服务器（rtx3090）使用指南

项目组服务器rtx3090使用指南1项目组数据及备份位置1.1项目组主要数据位置1.2项目组各研究生个人数据备份位置2用户创建等基本操作（管理员使用）2.1用户创建2.2用户删除2.3用户权限3连接服务器基本操作
ssqu00·2022-11-27 16:47

NVIDIA RTX3090上安装tensorflow-gpu 1.12.0

目录项目场景：问题描述1CUDA版本不匹配，需要重新安装解决方案1：额外安装其他版本的CUDA，并实现版本自由切换。问题描述2：1.cuDNN包解压后的cudnn.h文件无法复制到目标文件夹中2.如何查看是否会到最初版本的CUDA解决方案2：1.cudnn.h无法复制2.回到最初版本的CUDA问题描述3：tensorflow-gpu1.12.0安装不断出现意外解决方案3：1.方式一（更推荐方式二，
一个低调的帅哥·2022-11-27 15:59

Ubuntu20.04+3090ti+cudatoolkit=11.3+tensorflow-gpu=2.6+pytorch=1.10 深度学习环境配置踩坑记录 可通过配置文件迁移引用

Ubuntu20.04+3090ti+cudatoolkit=11.3+tensorflow-gpu=2.6.2+pytorch=1.10.2环境配置最近实验室刚配了一台Nvidia3090ti的服务器用来跑实验
春天不是读书人·2022-11-27 08:32

配置Fairseq的wav2vec采坑记录2

本文撰写之时PyTorch的1.8版本尚未发布，1.8版之后兼容性和编译问题减少不少，愿对诸君有用1.基础环境Intel®Xeon®[email protected]×96GeForceRTX3090x2
「已注销」·2022-11-27 04:22

ubuntu20.04/RTX3090/TensorFlow/pytorch/GPU深度学习环境超详细配置实测

就在去年，微星恩斯迈工厂厂区大量显卡产品竟然被盗，约有40箱RTX3090，价值在220万元左右，官方也是悬赏10万希望知情人士提供线索。这就过分了，买不到就去偷，正所谓“年轻人完全
於無聲處聽驚雷·2022-11-27 01:28

鲁大师2022半年报电脑排行：RTX 3090 Ti继任“卡皇”，顶级笔记本开始拼颜值！

鲁大师2022年半年报消费级电脑硬件排行数据包含2022.01.01—2022.06.30日鲁大师PC正式版测试数据。为减少小众产品（服务器）冲击榜单，使得榜单更具参考价值，数据采样选取测试个数超过1000以上，发布日期3年以内的产品，了解完整天梯排行请前往鲁大师微博查询天梯榜。处理器排行：intel12代酷睿打开笔记本市场台式机CPU性能榜第一名依然被我们熟悉的AMDRyzenThreadrip
网品天下·2022-11-26 21:13

在ubuntu/windows中安装nnUNet并训练自己的数据

nn我的环境是windows10+1080ti11g30系列显卡首先安装适合的cuda再配置，建议cuda>11.x我的3090是torch1.8.0+cuda111torchvision是0.9.0+
为了待会去码头整点薯条·2022-11-26 20:23

极链ai云使用RTX3090报错：RuntimeError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA

使用极链ai云配置好的Pytorch框架跑Yolov5的时候，会出现RuntimeError:Couldnotrun‘torchvision::nms’withargumentsfromthe'CUDA的错误。经过查询，是因为torch、torchvision和CUDA版本的问题，后来使用该文章中添加链接描述的配置解决了问题。（自己选用的是CUDA11.0，刚好是一致的！！）#CUDA11.0pi
小小的学徒·2022-11-26 13:57

ubuntu18.04切换不同版本CUDA

自身配置信息：linux系统：Ubuntu18.04CPU：i911代GPU：RTX3090硬盘：固态488GB，机械2TB目前已有两个CUDA版本：CUDA11.0CUDA11.2,如图(注:其中的cuda
English ONly·2022-11-26 10:38

Pytorch1.7适配cuda篇

Pytorch1.7适配cuda篇由于3090、A10以后的显卡使用安培Ampere架构，不再支持cuda11以下版本，导致cuda、pytorch必须升级，进而导致过去开的的模型需要重新适配。
打豆豆的蓝猫·2022-11-25 03:11

复现ReDet RTX 3090 pytorch1.8.1

ARotation-equivariantDetectorforAerialObjectDetection原文GitHub：https://github.com/csuhan/ReDet复现环境基于autodl租用的RTX3090
吃肉不能购·2022-11-24 06:43

Ubuntu 18.04.5 和20.04 安装 OpenCV3.2.0

安装必要的包2、下载opencv3.23、Configure4、Build5、Install6、3.2和4.5版本切换**2021.08.18更新，在ubuntu20.04上安装**系统配置：I9,rtx3090
yxdydSky·2022-11-23 21:42

深度学习环境配置

latest-Linux-x86_64.sh在.bashrc下增加环境变量condainstall--yes--filerequirements.txt显卡算力和torch的cuda版本问题报错信息：GeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm
qq_40265393·2022-11-23 18:01

深度学习模型试跑(九):HRNet / HRNet-Semantic-Segmentation

模型解读二.模型训练1.数据转换2.配置3.开始训练三.模型推理前言官方项目地址:mmsegmentation地址:一.模型解读具体参考二.模型训练我的环境os:win10cuda:11.0gpu:RTX3090torch
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2022-11-23 14:07

linux系统 在python3.6/CUDA 11环境下安装tensorflow 1.15

今天在实验室服务器（3090）上跑别人用tensorflow写的代码，CPU使用率飙高，吓得我赶紧停了QAQ。
谷米今天认路了吗·2022-11-23 12:53

深度学习避坑提示：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: Missing key(s) in state_dict

加载模型的时候报错：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforModel:Missingkey(s)instate_dict....训练环境：CPU:IntelE5GPU:3090
地表最菜研究生·2022-11-23 06:23

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:3

我是在linux系统下的RTX3090，多显卡下训练的。
乱搭巴士·2022-11-23 06:22

Linux下 RTX 3090 CUDA和pytorch版本不匹配的问题

pytorch版本太低，不支持3090的算力，需要重新安装pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/locally/把命令复制到终端下载condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit
weixin_45714660·2022-11-22 22:17

detectron2的安装

Ubuntu20.04下detectron2的安装电脑配置Ubuntu20.04、GPU：GeForceRTX3090、DriverVersion:460.39、CUDAVersion:11.2所以需要
loading376·2022-11-22 22:19

Linux Ubuntu20.04 + RTX3090深度学习环境配置

1.参考链接click2.踩坑（1）安装pytorch后，无法import解决：在建立的虚拟环境中，安装pytorch，具体参考添加链接描述
川大彭于晏·2022-11-22 21:30

在RTX 3090上安装Pytorch-1.6

近来因为复现别人的工作需要，必须使用1.6版本的Pytorch，但是Pytorch官方说明1.6版本最高只支持CUDA10.2，而实验室最近服务器升级了RTX3090，至少要求CUDA11，因此两者无法兼容
huitailangyz·2022-11-22 16:21

2021-04-22

RTX3090/NvidiaA10+Ubuntu20.04+Pytorch1.7+Cuda11.1在MOC复现上总结之前写过一篇文章，也是复现MOC，只不过实在RTXTAITANX上，当时的环境是python3.6
理工王一川·2022-11-22 11:54

百度PaddleDetection环境搭建入门

等以后学得好了，就可以去更换1080i，3090，v100，想想就开心。好，下面开始正式的环境搭建过程。
白虹李李·2022-11-22 09:21

PyTorch转换ONNX，再转换TensorRT，实现模型加速

测试环境介绍ubuntu20.04显卡：Tesla3090DriverVersion:460.91.03CUDAVersion:11.2关键代码pytorch转换ONNX部分：device=torch.device
翻滚牛犊·2022-11-22 03:56

Ubuntu 16.04安装gpu版pytorch(包括cuda、cudnn)

Ubuntu16.04安装gpu版pytorch，以显卡RTX3090为例，其他显卡也类似。
呼啸蓝天·2022-11-21 23:54

ubunt16.04 安装3090显卡驱动 cuda cudnn pytorch

安装驱动需要的安装包30系列显卡是新一代架构，新驱动不支持cuda9以及cuda10，所以必须安装cuda11、而pytorch现在稳定版为1.6，最高仅支持到cud10.2。所以唯一的办法就是使用上处于beta测试的1.7或1.8。这也是为啥一开始就强调本文的写作时间，因为未来一定会有稳定版发布，请使用稳定版。torch_geometric计算包官方发布的现成轮子仅支持到pytorch-1.6和
Golden-sun·2022-11-21 17:11

MMDetection

0.RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice今天在3090上跑mmdetection的时候报了这个错，
NotRaining·2022-11-21 17:09

适用于深度学习的GPU服务器选RTX4090与RTX3090哪个更合适、更划算？

一、弄清基本参数对比RTX4090具有760亿个晶体管、16384个CUDA核心和24GB高速美光GDDR6X显存，4090单精度浮点73TFLOPsRTX3090，搭载了10496个流处理器与24GGDDR6X
Ai17316391579·2022-11-21 09:29

GTX3090 tensorflow-GPU配置记录

之前一直使用的1080的显卡，最近换成3090的显卡，跑tensorflow的程序，发现没办法使用GPU，只能在CPU上面跑。之后开始尝试各种装环境，遇到各种不兼容不匹配。
UHLJH·2022-11-21 06:04

RTX3090安装TensorFlow-GPU环境并迁移tf1.15代码

RTX3090安装TensorFlow-GPU环境并迁移tf1.15代码环境配置迁移tf1.15代码至tf2.5.0RTX3090安装TF1.15的方法(1)环境配置在网上看到不少用tf-nightly-gpu
只想大吃一顿·2022-11-21 05:43

解决：NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with ...

报错描述：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm
nocol.·2022-11-20 20:04

Ubuntu安装FairMOT环境避坑记录

本人电脑环境为Ubuntu22.04、显卡3090、本地cuda为11.6。按照FairMOT官方提供的教程搭建环境，但在编译DCNv2时报错了。
MrLi0104·2022-11-20 19:05

BUG记录：conda环境使用的包版本与conda list显示不一致

问题场景：组内公共服务器，配有3090*8，供多人使用，用于深度学习代码开发。同一Linux用户，使用conda进行环境管理。
ZhangChen@BJTU·2022-11-20 17:26

零基础搭建Win系统Anaconda+Pytorch+OpenCV深度学习环境（Win10、Win11、RTX 3090显卡也适用）

需要工具：Anaconda、Pytorch、OpenCV和编程软件Pycharm。(跟着我们下面说的步骤配的都成功了，想想为什么别人能成功，而你就失败呢？)1.安装Anaconda：点击进入anaconda官网：Anaconda官网或者点击下面直接下载对应版本：点击下载win64位的Anaconda点击下载win32位的Anaconda点击下载Linux的Anaconda注意事项：安装的时候，一定
QYD_(DK数据工作室技术)·2022-11-20 16:00

Stratified Transformer复现和调试记录，ubuntu20复现S3DIS数据集(点云语义分割)

环境：ubuntu20.04，gcc和g++都是7.5，cuda是11.3，显卡3090创建虚拟环境：python=3.7，离线安装torch=1.8.0，torchision=0.9.0（torch不要超过
前往在路上·2022-11-20 14:43

【环境配置】RTX 3090+cuda11.2+python39+pytorch1.8.0

RTX3090+cuda11.2+python39+pytorch1.8.0PythonCUDACUDNNPyTorch验证Python网上教程很多，不再赘述。
燕策西·2022-11-20 07:25

NVIDIA GTX 3090安装GPU版pytorch,mxnet和autogluon Ubuntu20.04

说明：Ubuntu20.04，NVIDIAGTX3090的cudatoolkit必须大于11.0。
lihelin1234·2022-11-20 05:26

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，后在显卡3090Ti
weixin_49223207·2022-11-20 04:38

CUDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED解决方法

本人在ubuntu18.04系统复现执行cyclegan网络过程，使用显卡GeForceRTX3090，该显卡仅仅支持使用cuda11以上的版本。
Aiyanxiao·2022-11-20 04:24

(四)PaddlePaddle支持RTX30系列显卡(3070、3080、3090)，支持CUDA11.0/11.1/11.2，cuDNN v8.0.5/v8.04

(四)PaddlePaddle支持RTX30系列显卡(3070、3080、3090)，支持CUDA11.0/11.1/11.2，cuDNNv8.0.5/v8.04摘要：本文讨论PaddlePaddle对
李贺～·2022-11-20 01:59

RTX 3090Ti发布！元宇宙平台开放！

除了万众期待的新旗舰显卡3090Ti之外，还有仅售249美元的性价比之王3050，以及史上最强笔记本GPU——3080Ti。另外，元宇宙Omniverse平台也免费开放了。别等了，这场发布会老黄没来。
Amusi（CVer）·2022-11-20 01:42

赢取RTX 3090黄仁勋签名版！英伟达GTC 2022 AI大会来了！

因为不仅能了解到AI前沿技术、产品和解决方案，还能有机会赢取黄仁勋亲笔签名的NVIDIAGeForceRTX3090（炼丹神器
Amusi（CVer）·2022-11-20 01:42

RTX 3090 Ti 正式发布！30系列显卡的封顶之作！

英伟达最强的桌面端显卡RTX3090Ti终于正式问世了！当地时间3月29日，英伟达官网宣布推出RTX3090Ti，售价为1999美元。
Amusi（CVer）·2022-11-20 01:42

RuntimeError：CuDNN error：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

问题：RuntimeError：CuDNNerror：CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED解决：我的问题和下面的情况8类似（说是3090显卡仅支持cuda11以上的版本），我的电脑
weixin_39450145·2022-11-19 22:34

pytorch和GPU有关操作（CUDA）

使用GPU前，我们首先需要查看GPU信息，这可以通过如下命令实现：watchnvidia-smi输出如下：可以看到总共有两块3090显卡。
你回到了你的家·2022-11-19 21:56

GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

显卡是RTX3090，一开始装的cuda11.0和pytorch1.7.1，报如上的错误，将近搞了一周，了解到cuda和torch必须同时安装，翻到了这博客救了我GeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm
2018_XWJ·2022-11-19 21:14

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

RTX3090的算力是8.6，但是当前的PyTorch依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、7.0算力7.0的显卡可以在支持最高算力7.5的CUDA版本下运行，但是算力7.5的显卡不可以在支持最高算力
代码小白的成长·2022-11-19 21:44

Linux安装NVIDIA显卡驱动并配置pytorch和tensorflow环境

一、系统环境：Ubuntu18.04+显卡3090双系统安装：Win10安装Ubuntu18.04双系统二、安装NVIDIA显卡驱动：1.进入BIOS禁用secureboot。
多肉灯泡·2022-11-19 20:41

Ubuntu16.04 Anaconda+cuda11.1+cudnn+pytorch安装

安装二、安装CUDA和CUDNN2.1NVIDIA驱动的安装2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4设置环境变量2.5CUDNN安装三、pytorch-torchvision安装硬件环境：GPURTX3090
bbettry·2022-11-19 19:10
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