RTX3090

在Windows10环境安装CUDA11.7及PyTorch1.13--使用Nvidia RTX A4000开始炼丹之旅

在Windows10环境安装CUDA11.7及PyTorch1.13–使用NvidiaRTXA4000开始炼丹之旅前言这个双十一，RTX3090矿卡反倒是涨价了，RTX3090Ti当然也涨价了。。。
虎鲸不是鱼·2023-04-10 15:04

一块RTX3090跑ChatGPT体量模型的方法来了！代码已开源

编｜泽南源｜机器之心1750亿参数，只需要一块RTX3090，ChatGPT终于不再是大厂专属的游戏？计算成本是人们打造ChatGPT等大模型面临的重大挑战之一。
夕小瑶·2023-04-06 19:19

Ubuntu20.04安装NVIDIA混合精度计算库apex全流程及各类报错问题解答

目录一.安装CUDA二.安装apex三.各类报错问题解决3.1C++编译错误3.2Apex优化算子错误3.3CUDA错误3.4g++或gcc错误背景：跟李沐老师一起探索RTX3090的深度学习浮点运算性能
东洋 Dongyang·2023-04-02 01:23

【踩坑记录】搭建 RTX3090 深度学习服务器 (从系统重装到跑起DL)

文章目录1重装Linux系统2显卡驱动3CUDA4Anaconda5PyTorch6JupyterNotebook7碰到过的报错1重装Linux系统我选的是Ubuntu18。Ubuntu16也行，其他版本没试过:Ubuntu官网如果有一台Windows系统的电脑，可以用UltraISO软件制作启动U盘。如果没有Windows电脑，可以去借一台。操作过程可以参考这个博客:CSDN。(PS.Macbo
FFChyan·2023-03-30 15:51

使用Pycharm远程连接docker，打造pytorch深度学习环境

本文使用docker避免了复杂的深度学习环境搭建过程，同时解决了新入手RTX3090显卡的吃灰问题第一步：服务器中安装docker,nvidia-docker,docker-compose第二步：拉镜像第三步
我承认这里有赌的成分·2023-03-14 07:25

一块GPU搞定ChatGPT；ML系统入坑指南；理解GPU底层架构

最近，一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。
OneFlow深度学习框架·2023-03-10 07:48

带RTX3090的win10电脑安装pytorch1.8 GPU版

由于RTX3090为比较新的显卡的（目前RTX3090Ti是最新的），下载的时候直接下载最新的cuda11.7避坑：复制下载链接后用迅雷下载，比直接下载快数倍
graceful snow·2023-03-09 16:59

使用服务器远程调试代码：内网Windows主机+内网Windows服务器+ngrok内网穿透+openssh连接+vscode调试代码

集成开发环境服务器配置向日葵远程控制（协助）openssh服务器端Ngrok内网穿透待解决的问题/疑问前言博主目前大四，就读于长沙某大学通信工程专业，研究生在深圳大学城内某校直博实验室目前配置：win11+2*英伟达RTX3090
BubbleCodes·2023-02-22 09:40

RTX 4090Ti和RTX 3090Ti差距 RTX 4090Ti和3090Ti参数对比

选RTX4090Ti还是RTX3090Ti这些点很重要看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dqRTX3090Ti旗舰显卡采用熟悉的三槽设计，搭载RTX3090同款GA102GPU，
m0_50201498·2023-02-16 20:03

环境问题—服务器RTX3090—Ubuntu20_Anaconda3_CUDA11.4_PyTorch1.10_cudatoolkit11.3_cudnn-8.2.1+Pycharm_apex

深度学习环境配置：上服务器(GPU版)：上查看硬件配置安装Ubuntu20按显卡配置Nvidia驱动安装anaconda3配置虚拟环境（需硬件与软件版本对应）针对TensorFlow的配置针对PyTorch的配置（后两列可选）目标：python=3.9pytorch1.10cuda=11.3cudnn=8.2.1系统CUDA+cuDNN（安装apex需要与pytorch的cuda一致）安装Pych
oliveQ·2023-02-07 09:57

OpenMMLab MMClassification代码实战

OpenMMLabMMClassification超算账号信息创建环境数据集划分MMCls配置文件单卡计算AI实战营作业超算账号信息超算中心账号超算资源可用队列分区NC-N30[“scz0au1”]宁夏超算N30分区-RTX3090
BoBo玩ROS·2023-02-06 16:50

【OpenMMLab 实战营打卡-第3课】计算机视觉之图像分类代码教学

2.安装PyTorch由于北京超算GPU资源为RTX3090,因此加载的cuda版本需要大于等于11.1。使用pip安装的torch不包括cuda，所以需要使⽤module加载cuda/11.1模块。
A-Little-Boy·2023-02-05 10:35

RTX3090显卡配置tensorflow，使用CUDA 11.1在Ubuntu 20.10从源码编译

Tensorflow2.x目前官方的版本暂时只支持到CUDA10.1，但是RTX3090显卡只支持CUDA11及以上的版本，因此本次实验采用了从源码编译的方法来构建面向CUDA11的tensorflow
_阿瑶·2023-01-30 05:44

四步解决RTX3090 pytorch官网安装过慢，同时一键配置jupyter notebook

本来想直接用官网的命令下载，结果还是敌不过官网的龟速下载，放了一晚上结果连接断了，试了很多方法后得到了下面这种适用于RTX3090显卡的安装方式。
sweettea~·2023-01-29 07:06

恒源云(GPUSHARE)_3090跑NLP预训练模型ELECTRA实录

恒源云社区（专注人工智能/深度学习GPU云服务器免费租用平台，官方体验网址：https://gpushare.com）原文地址|哪个男孩不想拥有自己的预训练模型(留下贫穷的眼泪)作者|junyu本人使用RTX3090
AI酱油君·2023-01-28 09:17

attributeerror：module ‘torch.cuda’ has no attribute ‘reset_peak_memory_stats’

因为用的是RTX3090显卡，只支持CUDA11.0版本及以上。
JACOBWHY·2023-01-19 15:17

解决RTX3090显卡linux系统无法正常安装apex的问题

APEXapex是混合精度，用于提升GPU训练时的速度安装apex之前，linux环境必须安装python3，pytorch，CUDA，RTX3090安装apex报错这是因为RTX3090显卡算力是8.6
crowHogan·2023-01-18 19:26

rtx3090ti和rtx3090的区别 3090ti和3090算力对比

2、3090ti采用了“安培架构”，显存虽然和3090相同，但是频率从19.5gbps提升到了21gbps，大约提升了7.7%选rtx3090ti还是rtx3090这些点很重要http://www.adiannao.cn
m0_58402844·2023-01-17 18:32

RTX3090ti和rtx2080ti参数对比

RTX3090Ti旗舰显卡采用熟悉的三槽设计，搭载RTX3090同款GA102GPU，拥有10752个CUDA核心，多于RTX3090的10496个，84个光追核心比3090多2个选RTX3090Ti还是
m0_50201498·2023-01-17 18:58

RandLA-Net复现S3DIS记录

S3DIS环境安装：[https://blog.csdn.net/Parkerfive/article/details/123431266]参考：在RTX3090上复现点云语义分割算法RandLA-netUbuntu18.04
Amelie_11·2023-01-11 02:27

mindspore出现memory is not enough!

在训练过程中，进行到更新参数这一步时，出现memoryisnotenough，我使用的是24G的RTX3090显卡来训练，能帮忙看一下是我代码的问题吗？还是纯粹的内存问题？
小乐快乐·2023-01-10 13:39

Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork

discuss.pytorch.org/t/dataloader-when-num-worker-0-there-is-bug/25643/37我的情况是在PyTorch1.9.1，CUDA11.1，RTX3090
Rory·Shaw·2023-01-10 12:51

Win10 + RTX3090 安装CUDA11.2 + CUDNN8.1.0

前提系统重新安装，anaconda3中tensorflow和pytorch已经安装过，主要目的是方便自己以后重新安装CUDA主机配置系统：Win1064bitCPU：I9-10850K内存：64G显卡：GeForceRTX3090显卡驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/CUDA与驱动版本对照-table2https://docs.nvidia.com/
czy152338·2023-01-07 10:42

芯片破壁者（十九）：显卡的战国与帝国

一个月前，英伟达推出了全新的RTX3090，引来大批游戏爱好者直呼天下第一，一时变成了理财神器和黄牛收割机。
脑极体·2023-01-05 21:46

RTX3090安装tensorflow=1.15.5-gpu版

教程如下rtx3090搭建tensorflow1.15环境_唐僧爱吃唐僧肉的博客-CSDN博客_3090tensorflow结果发现虽然能引入tensorflow,但是cuda不能用，是False输入动态引入的命令之后
andrew P·2023-01-01 07:27

ubuntu20.04安装cuda版本问题 + 系统cuda与conda虚拟cuda的差别

在ubuntu20.04版本的服务器上，配置cuda与pytorch使用gpu版本加速踩坑流程：ubuntu20.04最低支持cuda11.0----降gcc版本安装cuda10.1----发现显卡RTX3090
十七张牌你能秒我·2022-12-31 12:30

mask_rcnn 训练自定义数据集（本地win10系统cpu已调通，采坑无数，均已列出解决方法）

【本地win10已调通】【亲测通过】MaskRcnn_tf1.x如何升级到MaskRcnn_tf2.x，实现RTX3090环境训练自定义数据集模型。_君临天下tjm的博客-CSDN博客一、背景:之前
至尊宝♬·2022-12-17 21:35

Flat-Lattice 源码 在AutoDL上的环境配置过程

写这篇是在AutoDL上用GPU跑通代码之后，整理出的“省时省力”的步骤：租用了一张RTX3090，显存24G，这个在跑加了Bert的模型（即跑V1文件下的flat_main.py）够用了，跑通以后查看了
夏昀·2022-12-15 17:06

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

Paramagnetism/article/details/115221478https://blog.csdn.net/Paramagnetism/article/details/115221478我的显卡是RTX3090
杜比斯特威·2022-12-10 19:09

（S1）3090显卡使用

3090显卡使用⭐RTX3090至少需要cuda11.1版本，才能够驱动该设备,故我们创建虚拟环境需安装cuda11.1以上版本pipinstalltorch==1.8.0+cu111torchvision
木槿qwer·2022-12-09 09:07

英伟达Jetson Nano的初步了解

JetsonNanoB01JetsonNanob01国产开发套件测评-电子发烧友网(elecfans.com)JetsonNano核心模块硬件概况GPU：NVIDIAMaxwell架构，128个NVIDIACUDA核心//(目前的RTX3090
思考实践·2022-12-09 01:45

torch_geometric torch_scatter 安装记录

安装torch的时候，如果显卡是RTX3090，对应的cuda版本应该是11.0及以上版本，例如torch1.7.1+cu110。
qq_41854611·2022-12-07 17:20

Ubuntu18.04下RTX3090+CUDA11.0+cudnn8.0.5+tensorflow-gpu2.4安装

前言：买完RTX3090后发现CUDA、cudnn、tensorflow版本匹配问题，查阅了很多资料，最终选定标题中的版本进行安装。亲测能够跑起来！！！
wuliangcai_·2022-12-06 21:14

服务器RTX3090安装显卡驱动,cuda,cudnn,gpu版pytorch记录

这东西有点麻烦，RTX3090还是很矫情的。操作一致，机器一致，但是每一次安装都会遇到不一样的问题？？？先列一下笔者安装成功的所有的标准配置版本，尽量和标准配置一样，否则会出一些奇奇怪怪的阴间问题。
Reza.·2022-12-06 21:43

RTX3090显卡安装tensorflow-gpu 2.4+CUDA11.0+cudnn8.05(使用conda安装)

RTX3090显卡安装tensorflow-gpu2.4+CUDA11.0+cudnn8.05+py3.7(使用conda安装)基本环境Ubuntu16.04+Anaconda前期准备由于实验室电脑有张显卡坏了
狂飙的蜗牛boy·2022-12-06 21:13

geforce rtx3090显卡安装cuda11.0

到官网https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal下载命令wgethttp://developer.download.nvidia.
小志_哥哥·2022-12-06 21:42

ubuntu 20.04+RTX3090 安装Tensorflow-gpu==2.4

ubuntu20.04+RTX3090安装Tensorflow-gpu==2.4系统：Ubuntu20.04硬件环境：RTX3090显卡Python版本使用Anaconda来管理需要使用的安装文件：NVIDIA-Linux-x86
搜不到的气息·2022-12-06 21:37

RTX3090安装pytorch和图像处理相关模块

#在装有RTX3090显卡的机器上配置深度学习环境的步骤如下1.创建环境condacreate-nyou_env_name2.安装pytorchcondainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit
mathematican·2022-12-06 21:04

windows+anaconda利用清华园镜像安装pytorch（以RTX3090显卡为例）

目录1.前言2.配置过成2.1.cuda2.2.Anaconda2.3.Pytorch3.总结：1.前言最近实验室配了台rtx3090的机器，环境什么的都没有配置，需要自己去配置。
岳一岁·2022-12-06 21:34

Win10 + RTX3090 安装CUDA11.2 + CUDNN8.1.0 安装

前提系统重新安装，anaconda3中tensorflow和pytorch已经安装过，主要目的是方便自己以后重新安装CUDA主机配置系统：Win1064bitCPU：I9-10850K内存：64G显卡：GeForceRTX3090显卡驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/CUDA与驱动版本对照-table2https://docs.nvidia.com/
c2a2o2·2022-12-06 21:02

windows server 2022 rtx3090 安装本地deeplabcut （可调用GPU训练）

服务器配置RTX3090流程先在服务器安装cuda11.2+对应的cudnn8.1然后在指定路径打开gitbashgitclonehttps://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut.git
很努力的小刘·2022-12-06 21:59

RTX3090配置CUDA、CuDnn、PyTorch、TensorFlow版本问题

寒假配置了RTX3090显卡，虽然代码加了os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”，但是一直无法使用GPU运算，最后发现是CUDA与显卡版本不兼容的问题，本文列出了我的电脑目前的
weixin_45876155·2022-12-06 17:27

Windows RTX3090 配置Pytorch/Tensorflow CUDA 教程

1.查询显卡驱动版本。电脑桌面-右键-NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-驱动程序版本；2.查询CUDAToolkit版本。前往CUDAToolkit版本官网查看与显卡驱动程序版本相对应的CUDAToolkit版本（注意满足条件是大于等于，笔者的驱动版本为512.77，可以选择绿色框内任意版本，为了与之前版本保持一致，笔者选择了红色版本）;3.CUDAToolkit下载。前往CUDAToolki
Eudemonia1999·2022-12-05 19:32

RTX3090+CUD11.0-11.4+CUDNN+tensorflow-gpu=2.5

RTX3090心路历程，1.驱动选择driver：470.63.01版本就行。发现最新驱动不友好，尽量低一些，但也要尽量高出正常版本。
chen_gong_ping·2022-12-05 14:30

RTX3090踩坑实录-在配置pytorch3d遇到的问题

RTX3090踩坑实录-在配置pytorch3d遇到的問題官方安裝：https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/v0.3.0/INSTALL.mdarchive
Hell with it·2022-12-03 17:20

RTX3090+python3.6+tensorflow1.15虚拟环境配置

RTX3090+python3.6+tensorflow1.15虚拟环境配置RTX3090不支持安装tensorflow1系官方版本。
林泽岩·2022-12-03 17:49

RTX3090 + cuda 11.1 + torch1.9.0 安装 MinkowskiEngine

创建conda环境condacreate-nminkpython=3.8sourceactivatemink安装torch1.9.0+torchvision可到此处下载whl文件（也可以直接pip安装）pipinstalltorch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl然后安装torchvisionpipinstalltorchvision安装完后要看tor
保住头发的破风小子·2022-12-01 12:22

在RTX 3090上复现点云语义分割算法RandLA-net

在大场景三维点云语义分割算法中，RandLA是很有代表性的算法，而且很适合落地，奈何原论文代码的环境是python3.5+tensorflow1.11+cuda9，而cuda9是不能在新显卡RTX3090
lucky li·2022-11-27 23:45

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
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