GPUs 第6页

ubuntu14.04安装cuda

首先验证你是否有nvidia的显卡（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持gpu的显卡）：$lspci|grep-invidia查看你的linux

xizero00·2020-09-11 18:25

tensorflow-gpu安装

tensorflow貌似仅支持3.5）电脑配置：win764位且要支持gpu加速1.查看GPU选号：点击计算机-右键属性-设备管理器-显示适配器2.在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

春去秋来情不归·2020-09-11 09:14

nvidia显卡驱动与编译器版本的查询命令

转自http://www.linuxdiyf.com/linux/16687.html1.首先验证你是否有nvidia的显卡（http://developer.nvidia.com/cuda-gpus这个网站查看你是否有支持

__Sunny__·2020-09-10 17:35

Caffe2 - (十一)ResNet50 Multi-GPU 训练

Caffe2-Multi-GPU训练1.概要ResNet50modelImageNet数据集-14million张图片，大概需要300GBSSD存储空间，2000个磁盘分片；两张GPUs耗时一周.这里以

AIHGF·2020-08-26 13:52

NVIDA CUDA显卡算力对照表

来源:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus![Quadro显卡计算能力

BruceZhou95·2020-08-25 01:35

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉

用NVIDIAA100GPUs提高计算机视觉ImprovingComputerVisionwithNVIDIAA100GPUs在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中，英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培

wujianming_110117·2020-08-25 01:29

使用PyTorch及ResNet构建简单手势分类器

Update180521：增加多GPU支持设置classifier_train.py及classifier_test.py文件中的params.gpus变量设定使用的GPU序号（与nvidia-smi命令显示的

Meng_Blog·2020-08-24 14:21

ubuntu+tensorflow1.5.0gpu版+cuda9.0+cudnn7.0深度学习环境配置

但是有些已经过时了，参考意义不大，下面开始总结一下整个配置过程：一、配置准备1、首先查看电脑显卡是否支持cuda加速，贴出官方链接：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

royal_琦·2020-08-22 19:05

Android WebView支持WebGL

Android从5.0开始默认支持WebGL，我在实际开发中遇到了一些5.0设备不支持的情况，原来Chromium对运行GPUs不稳定的或者有兼容性问题的设备会禁用WebGL。

weixin_30249203·2020-08-22 14:38

Android 解决WebView支持WebGL的兼容性问题

最近在开发的时候发现，虽然是同样使用的AndroidAPI中的WebView加载网页,但是对于不同的机型有的手机上并不能支持WebGL，理论上来说Android从5.0开始默认支持WebGL，原来Chromium对运行GPUs

痕迹丶·2020-08-22 11:34

尝试OpenMP编译成CUDA的失败经历

1.参考：https://parallel-computing.pro/index.php/9-cuda/43-openmp-4-0-on-nvidia-cuda-gpus，编译成功host：U

宇田昊·2020-08-21 03:24

深度学习(一)环境配置-CUDA安装

pan.baidu.com/s/11GD3XiFXlfHeCzKmb72FnA提取码：8yn0CUDA安装步骤一、查看自己的显卡是否支持CUDA：查看网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

小何才露尖尖角·2020-08-20 02:15

Arm Mali Bifrost and Valhall OpenCL Developer Guide - Chapter 8 - Optimizing OpenCL for Mali GPUs

ArmMaliBifrostandValhallOpenCLDeveloperGuide-Chapter8-OptimizingOpenCLforMaliGPUsArmMaliBifrostandValhallOpenCLDeveloperGuide-Version4.0https://developer.arm.com/documentation/101574/04008.OptimizingO

Yongqiang Cheng·2020-08-19 01:43

keras 多gpu并行运行

利用multi_gpu_model实现keras.utils.multi_gpu_model(model,gpus=None,

xingkongyidian·2020-08-18 10:25

Anaconda下安装tensorflow-gpu踩坑日记

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute我的是NoteBookGT

Rookie1996·2020-08-17 14:02

UE4里使用英伟达的Ansel插件截全景图

记录下使用步骤：1.查看自己的显卡是否支持https://www.geforce.com/hardware/technology/ansel/supported-gpus如果支持找到英伟达目录，默认为C

wxiaop_1·2020-08-16 16:31

Windows安装TensorFlow-GPU（超级详细）

登录网站https://developer.nvidia.com/cuda-gpus找到自己芯片

烟雨平生cj·2020-08-16 08:45

安装 Win10+GTX1050ti+cuda8.0+cuDNN v7.1.4

马上网上查资料安装，准备开干，我发现我的GPU型号是GTX1050Ti，去确认自己的显卡是否支持cuda，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus准备下

SongpingWang·2020-08-15 17:29

win10+gtx1050+tensorflow+cuda8.0+cudnn5.1配置踩到的坑（回忆）

所以这次就试试未玩过的深度学习框架tensorflow，以下时我遇到的一些坑：1.cuda8.0的坑（下载后是1KB，cuda驱动安装提示不兼容）：通过网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

乡村非主流唐大花·2020-08-15 14:24

Parallel-Split Shadow Maps on Programmable GPUs

https://developer.nvidia.com/gpugems/gpugems3/part-ii-light-and-shadows/chapter-10-parallel-split-shadow-maps-programmable-gpusshadowmapping(Williams1978)hasbeenusedextensivelyin3Dgamesandapplications

wodownload2·2020-08-14 04:56

二、CUDA安装和测试

ubantu14.04（这是比较稳定的版本，推荐使用）cuda7.5GPU：GeForce820M(只要是支持cuda的就好)查看GPU是否支持cudahttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus

赤战约风·2020-08-14 03:54

深度学习之PyTorch实战（1）——基础学习及搭建环境

PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架，它更像NumPy的替代产物，不仅继承了NumPy的众多优点，还支持GPUs计算

weixin_30439067·2020-08-13 20:04

TensorFlow-GPU：查看电脑显卡型号是否支持CUDN,以及相关软件下载与介绍

1.显卡（GPU）是否支持CUDNhttps://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.了解基础知识1）CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture

aizhouqian5537·2020-08-12 01:27

Arm Mali Bifrost and Valhall OpenCL Developer Guide

ArmMaliBifrostandValhallOpenCLDeveloperGuideArmMaliGraphicsProcessingUnits(GPUs)https://developer.arm.com

Yongqiang Cheng·2020-08-11 11:57

调用GPU进行训练时出现 CUDA error : invalid device ordinal 核心已转储的错误解决方案

/darknetdetectortraincfg/voc.datacfg/yolov3-voc.cfgscripts/darknet53.conv.74-gpus0

weixin_43767344·2020-08-11 00:47

PaperNote：Concurrent analytical query processing with GPUs (VLDB 2014)

MotivationSharingGPUsamongconcurrentqueriesisnotsupported,causingseriousresourceunderutilization.ProblemswithUncoordinatedQueryCo-RunningDevicememoryswappingQueryscheduling1.DevicememoryswappingHowtoC

thbspace·2020-08-10 13:24

Concurrent Analytical Query Processing with GPUs

文章目录ABSTRACT1.INTRODUCTIONWangK,ZhangK,YuanY,etal.ConcurrentanalyticalqueryprocessingwithGPUs[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2014,7(11):1011-1022.ABSTRACTGPUsusedasdedicatedacceleratorstoprocessindi

fgh431·2020-08-10 13:49

Pascal GPUs

转自领英FermiGPU:Releasedin2010,NVIDIAengineerssetouttodesignanewGPUarchitecture.ThearchitecturedefinesaGPU'sbuildingblocks,howthey'reconnected,andhowtheywork.NamedaftertheItaliannuclearphysicistEnricoFer

panda1234lee·2020-08-10 12:44

window10+Anaconda下tensorflow-gpu1.8+GUDA9+cuDNN7的完整安装流程

版一环境准备首先你要看看你的GPU是否能够使用tensorflow的gpu版本，点击此电脑，点击属性，设备管理器，显示适配器就能看到你的gpu型号了，可以进入https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Pluto..。·2020-08-09 02:24

Win10：安装cuda10.2来启动笔记本上的另一块GPU（显卡MX150+CUDA10.2+cudnn）

cudaNVIDIAGeForceMX150是否支持cuda在Nvidia的支持CUDA的GPU的list上，没有找到这个型号的GPU.https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

代码小白的成长·2020-08-05 17:24

Nvidia-Docker 构建可使用 GPUs 的容器：Python3 + Tensorflow-GPU + Opencv + Dlib

本文档主要是构建可使用GPUs的容器，包含：centos7+cuda

eln·2020-08-05 10:17

CUDA和CUDNN的安装（带有详细步骤）

1、安装之前先进入官网查看自己的显卡能不能用，可以去https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看支持cuda的显卡，也可以直接查看自己本电脑上显卡支持的cuda的最高版本查看自己电脑显卡支持

小怪兽o·2020-08-05 10:03

GPU产品源代码被盗？AMD 证实称仅为测试文件

Arden是GPUs的代号，将驱动微软即将推出的Xbox系

奇安信代码卫士·2020-08-04 18:03

AI周边九：CUDA编程入门极简教程

一、前言2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题

万能的小黑Alex·2020-08-03 22:45

NVIDIA A100 GPUs上硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库

NVIDIAA100GPUs上硬件JPEG解码器和NVIDIAnvJPEG库LeveragingtheHardwareJPEGDecoderandNVIDIAnvJPEGLibraryonNVIDIAA100GPUs

wujianming_110117·2020-08-03 08:00

Python 对 CPU、GPU、Mem、Disk 资源状态的监控 (简易)

importpsutilimportGPUtilclasspcInfo:@staticmethoddefGetGpuInfo():gpulist=[]#GPUtil.showUtilization()#获取多个GPU的信息，存在列表里Gpus

_yuki_·2020-07-31 21:00

Pytorch学习笔记（四）各组件的Debug记录

torch.nnDataParallel详解定义：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=args.gpus).cuda()代码流程下面主要是详细介绍一下数据并行的流程

csdnromme·2020-07-31 09:28

Win10+GTX1050ti+cuda8.0+cuDNN5.1+Tensorflow-gpu1.2+Keras+Theano环境搭建

没有显卡的同学仅作参考安装文件已上传到百度盘，各自按需下载没必要安装显卡驱动，安装了也会被覆盖的23333安装cuda8.0先确认自己的显卡是否支持cuda，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Hmeix·2020-07-30 12:58

Horovod安装和使用

2.安装https://github.com/uber/horovod/blob/master/docs/gpus.md安装NCCLhttps://docs.nvidia.com/deeplearning

天山·2020-07-30 06:13

Android ION内存分配

ION设计的目标为了避免内存碎片化，或者为一些有着特殊内存需求的硬件，比如GPUs、displaycontroller以及camera等，在系统启动的时候，会为他们预留一些memorypools，这些memorypools

nwpu053883·2020-07-29 21:26

pytorch指定gpu运行

直接在终端中指定编号为1(默认从0开始)的GPU：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonxxx.py在脚本中指定os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=gpus

笃静悟初·2020-07-29 19:45

数据并行/设备并行，keras实现

数据并行代码fromkeras.utilsimportmulti_gpu_model#Replicates`model`on8GPUs.

米个蛋·2020-07-28 21:28

解决错误：“libGPUSupportMercury.dylib`gpus_ReturnNotPermittedKillClient”

1、错误提示：libGPUSupportMercury.dylib`gpus_ReturnNotPermittedKillClient:0x19cbfdfa0:orrw8,wzr,#0x10x19cbfdf

伯牙呀·2020-07-28 06:41

tensorflow build source shell __ for centos

www.ehu.eus/ehusfera/hpc/2016/04/07/installing-tensorflow-0-7-in-red-hat-enterprise-linux-server-6-4-with-gpus

mydear_11000·2020-07-28 04:03

【pytorch 笔记7】kaggle的gpu使用规则

1.链接2.tipsandtricks提供免费GPUNVIDIATESLAP100GPUs一周30小时加速pytorch，tf等包不加速sklearn，pandas等包查看gpu使用情况kaggle.com

冰柚子·2020-07-27 12:08

python：多线程性能测量

importosimporttimeimportpsutilimportpynvmlfrommultiprocessingimportProcess,Manager#MiBdefgpu_statistic(gpus_per

共产主义建设者·2020-07-16 05:03

Win10下ImageAI-gpu(tensorflow-gpu)环境安装（cuda及cuDNN自动安装）及实时对象检测

计算能力查询：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne3.

程序员正茂·2020-07-15 13:47

【Tensorflow】Tensorflow 2.0 GPU的使用与分配

一、获得当前主机上特定运算设备的列表gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus=tf.config.experimental.list_physical_devices

heiheiya·2020-07-14 11:34

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化

wujianming_110117·2020-07-13 21:24

ubuntu 安装 nccl(最全)

1、多GPUs进行并行计算，Caffe自带实现.在多个GPU上运行Caffe需要使用NVIDIANCCL。

Xavier学长·2020-07-12 20:13

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