安装参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59618999 显卡驱动状态查看 wath -n {t} -d nvidia-smi lshw -numeric -C display — 查看显卡版本, 查看驱动版本 驱动卸载 https://blog.csdn.net/ezhchai/article/details/80536949 安装目标驱动前,首先先将系统中存在的显卡驱动卸载
深度学习框架 MindSpore —— 华为出品的AI计算框架 官网地址： https://www.mindspore.cn/ 源代码地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/mindspore ============================================================== 安装方法： （注意
ubuntu 18.04 GTX 1080TI 双显卡 主要是显卡驱动的问题，解决过程（仅供参考）： 备份文件重装ubuntu 18.04，再安装驱动（390.138）搞定。 $ ubuntu-drivers devices $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa && sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-driv
一、前置 关于如何刷机请参考 https://blog.csdn.net/qq_38679413/article/details/109398853 或 https://www.weixiuzhan.cn/news/show-29589.html。 安装pip3 sudo apt-get install python3-pip 更新已安装的软件（这条也许可以用也许可以不用） sudo apt-get upgrade 二、安装 re
1. Ubuntu20.04双系统的安装 可以看看这个文章：Ubuntu 18.04+Win10双系统安装与配置 关于上面的文章补充几点。 1.1 下载Ubuntu镜像 推荐使用清华大学开源软件镜像站 1.2 确保你的电脑硬盘有空闲的空间（最少20GB） 2. 安装docker 2.1 原因 更好地运行tensorflow框架。Docker 使用
0 背景 见《AI视频行为分析系统项目复盘——技术篇1》 1 tensorRT 介绍 NVIDIA®TensorRT™是一个深度学习平台，用于模型推理加速（仅支持NVIDIA自家GPU，CPU加速一般使用OpenVINO）。 1.1 tensorRT 诞生意义 深度学习计算量相对普通程序还是挺大的，目前CV落地还不是很普及其中一个点就
1.查看是否含有英伟达显卡 #下面说明有四块英伟达的显卡 [admin@A01-R15-I47-118-0825868 http-cnn-rnn]$ lspci | grep -i NVIDIA 02:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1b38 (rev a1) 03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1b38 (rev a1) 83:00.
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\binC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\libnvvpC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\libC:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA
参考资料： 某人的量化原理笔记 https://blog.csdn.net/sinat_31425585/article/details/101607785 某人对int8比较详细的介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58182172 某人对ncnn的量化原理和源码理解(ncnn量化是基于tensorRT改进的) https://zhuanlan.zhihu.com/p/72375164
依赖条件 安装 nvidia-docker 启动 nvidia-docker 服务 使用 nvidia-docker 依赖条件 如果使用的 Tensorflow 版本大于 1.4.0，要求 CUDA 9.0 以上版本。安装 nvidia-docker 下载安装包： $ wget https://github.com/NVIDIA/nvidia-dock
断电或重启后，在linux下查看nvidia-smi报错： NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running 可能的原因是，在ubuntu系统中系统内核升级了，导致新版本内核和原来显卡驱动不匹
一、CUDA的安装： 1、首先在安装CUDA前需要查看电脑能安装什么版本， 方法是通过打开控制面板搜索NVIDIA: 进入NVIDIA控制面板，点击帮助，选中系统信息： 查看组件信息，可以看到该电脑能运行的CUDA版本： / 2、通过官网下载对应的CUDA版本：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?targe
训练模型时，风扇异常响，然后输入nvidia-smi发现风扇异常如下图（网上找的图） 在nvidia论坛有人给出了解决方案，即问题的根源可能是风扇转速不足使GPU过热导致的。 首先开启GPU的persistent mode,再设置风扇的功率，重启即可生效。其中200代表的是风扇的最大功率限制，可以将其设置为
问题锁定 搜了一圈网上的资料，主要看 为什么 Surface Book 热得这么烫手？怎么办？Harry Zhu 结合网上其他的帖子，目前一个可行的方式就是不使用屏幕上搭载的集显，而是使用键盘上的独显，因为屏幕上没有风扇，而键盘有风扇。 如何设置 桌面右击，NVIDIA应用面板，在首选图形处理器中，将推荐
成功解决Windows无法启动服务NVIDIA Dispaly Container LS服务(位于本地计算机上)，错误2：系统找不到指定的文件 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 Windows无法启动服务NVIDIA Dispaly Container LS服务(位于本地计算机上)，错误2：系统找不到指定的文件 解
@datetime: 2021/06/14 @author: shenhao 文章目录 `FFmpeg`硬件加速并且在代码中使用`NVIDIA`的编解码器前言`CUDA`简单介绍`1.Windows`1.1 准备工作1.1.1 安装`Msys2`1.1.2 编译`libx264(可跳过)`1.1.2.1 使用`pexports`1.1.2.2 使用Visual Studio的`Developer Cmd Pro
0 背景我们用Jetson TX2 开发的时候，会遇到远程显示的需求，常用的 teamviewer 不支持 arm 版本，因此本文介绍一款支持 arm linux 的远程控制软件 NoMachine。 NoMachine 基本覆盖了所有主流大操作系统，包括Windows，Mac，Linux，iOS，Android和Raspberry等等，还是很方便的，并且可以免费使用。
一路参考链接：RTX3090在ubuntu18.04下安装NVIDIA驱动以及cuda与cudnn教程 需要注意的/区别如下： 1.NVIDIA GPU 的驱动程序，我下载的是NVIDIA-Linux-x86_64-465.27.run2.下面 各项分别表示： –no-opengl-files 只安装驱动文件而不安装OpenGL文件 - 这个参数最重要 –no-x-check
AI 开发者顶会 受到新冠肺炎疫情影响，近期的六场 AI 开发者顶会都改为线上召开。这些曾经一票难求的开发者顶会，现在于线上向全世界敞开大门。对于技术爱好者们来说，是一个难得的机会。 AWS创新在线会议 AWS 创新在线会议将AI和机器学习作为主题，旨在激发和加速创新，释放更多新的可能
下面是我在B站上学习如何安装与配置KDE桌面的笔记，B站上的链接如下： 【收藏向②】ArchLinux安装KDE桌面&Fcitx5输入法配置【收藏向③】超简单Linux双显卡驱动教程/学不会来捶我/Optimus Manager【收藏向④】KDE桌面美化教程 1.更新系统 pacman -Syyu 2.创建新用户 useradd -
卢文泉 译 分布式实验室 Docker提供了一种将Linux Kernel中需要的内容静态链接到你的应用中的方法。Docker容器可以使用宿主机的GPUs，因此我们可以把TensorFlow或者机器学习代码的任何依赖都链接到容器中，这样其他小伙伴就可以使用你的工作成果了。你可以发布一个可再现的机器学
【摘要】 docker很好用，但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂，需要一些技巧，下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程。第一步：删除之前的nvidia驱动：sudo apt-get purge nvidia-*安装nvidia-n此处需先配置ppa源，速度较慢，慢慢等吧，这里还没想出好办法解决。sudo add-
1.在终端输入命令nvidia-smi，报错 NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. 2.查看已经安装驱动的版本信息 ls /usr/src | grep nvidia 会出现版本号，例如450.82 3.输入以下命令 sudo apt-get install dkms sudo dkms install -m nvi
修改了makefile中的忽略未初始化告警，还是一样有错误．将源文件修改． /home/hbg/nvidia/Linux_for_Tegra/source/public/kernel_src/kernel/nvidia/drivers/pci/endpoint/functions/pci-epf-tegra-vnet.c: In function ‘tvnet_ep_ctrl_irqsp_callback’:/home/hbg/nvidia/Linux_for_T
这里写自定义目录标题 前言安装过程软件包 前言 最近成功在Nvidia Xavier NX和Nvidia Xavier AGX安装并测试了谷歌的开源激光slam算法Cartographer，在此记录下过程中的一些坑。 安装过程 首先需要安装ROS，需要注意的是Nvidia Xavier NX和Nvidia Xavier AGX都是安装的Ubun
