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领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题（3）

如果不可以，原因是什么？ 答: 新的Orin Nano开发套件载板不支持这些旧模块。我们没有进行任何验证，也没有计划去进行验证。 问：Orin Nano 8GB的调试端口可以用作普通的UART端口吗？...我的自定义板使用UART2来控制一个MCU（STM32），但它无法工作。有人告诉我它只能用作调试端口，不能作为普通的UART端口。真的吗？...这可以通过修改设备树和相关文件来完成，但我们尚未对此用例进行验证，无法保证在这种使用情况下的性能表现。 问：我遇到了一个问题，我的项目需要CUDA 10.2。...或者如果我想恢复到之前的CUDA 11.4和cudnn 8.6，我该怎么做呢？ 答：只有CUDA在其网页上提供了Jetson的软件包。...答：那个驱动程序是为Xavier/TX2和Nano设计的，而不是任何Orin系列设备。Orin显示驱动程序并不完全开源，因此没有任何可供自定义的部分。

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充分利用NVIDIA Nsight开发工具发挥Jetson Orin的最大潜力

这些工具提供了广泛的分析选项，例如使用此 GUI 或 CLI 在设备上或从远程主机进行分析。它还允许在系统内置数据源的帮助下深入了解系统的工作情况。...此练习的最终目标是由为此应用程序或场景设置的性能目标驱动的。 在上一节中，我们讨论了分析工作流程以及分析标记如何帮助我们突出显示和跟踪应用程序行为。...在开发人员办公桌的微观层面，开发人员使用 Pro Nsight 分析工具在设备上分析或使用远程主机分析目标。...它可以在Jetson平臺上把所有 Nvidia 硬件依赖项和软件刷到目标Jetson设备。...它还让您了解最新的 Nvidia S D K 工具和软件版本的通知，以便您始终在最新和最好的设备上运行和工作。

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    网络推理 | PyTorch vs LibTorch：谁更快？

    PyTorch vs LibTorch的时候，这两者基于的代码版本一样吗？ PyTorch vs LibTorch的时候，硬件、Nvidia驱动、软件栈一样吗？...在不同的尺寸上，Gemfield观察到LibTorch的速度比PyTorch都要慢； 输出尺寸越大，LibTorch比PyTorch要慢的越多。...这是性能测试报告： https://github.com/DeepVAC/libdeepvac/issues/30 在CUDA上，对于ResNet50，在224x224的输入上，LibTorch碾压了PyTorch...考虑到CUDA和CPU设备上不同的表现以及指标，Gemfield猜测：在LibTorch的调用栈上，C++ frontend无意或有意的多设置了或者少设置了和CUDA显存相关的配置，这个设置限制了进程对...为了方便LibTorch用户调试性能问题，我们引入了如下的步骤。依据此步骤，你可以最大限度的排除多余的变量，从而使得性能变化只取决你的硬件和驱动版本，从而加速问题调查。

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    统一通信 X(UCX) 实现高性能便携式网络加速-UCX入门教程HOTI2022

    在虚拟机（使用 SRIOV）和容器（docker、奇点）上运行。 可以利用 MLNX_OFED 或内置 RDMA 驱动程序。...可以根据社区的请求和贡献添加对其他网络抽象的支持。 UCX是用户级驱动程序吗？ UCX 不是用户级驱动程序。通常，驱动程序旨在公开对网络体系结构特定功能的细粒度访问。...UCX 抽象了各种驱动程序之间的差异，并使用软件协议填补了某些不为所有操作提供硬件级支持的体系结构的空白。 依赖关系 我的机器上应该有什么东西才能使用 UCX？...UCX_NET_DEVICES=mlx5_2:1- 使用 RDMA 设备 mlx5_2，端口 1 运行将显示 UCX 可以使用的系统上的所有可用设备。...每个进程是否有可能只使用最近的设备？ 是的，UCX_MAX_RNDV_RAILS=1每个进程都会根据 NUMA 位置使用单个网络设备。 我可以禁用多轨吗？

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    Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-gpu

    然后在Ubuntu上搭建深度学习环境！ 本次搭建环境，主要是在Ubuntu18.04版本，关于Centos系统搭建深度学习环境昨天也尝试了，驱动与cuda都装成功了！...有时需要对自己狠一点，不留后路，就像这次换系统一样，全部卸载掉，只保留一个单Linux系统，让自己在Linux上重燃激情与活力，不断磨炼自己的学习毅力与能力！...现在来查看一下nouveau设备有没有，输入下面命令，如果有输出，则说明这个驱动正在加载！ lsmod|grep nouveau 我们接下来需要做的工作就是禁用这个驱动！...sudo apt-get install nvidia-driver-390 上述一键安装即可，安装完后，测试： nvidia-smi 输出： 若显示如上表，则表示驱动nvidia安装成功！...，并看到自己的GPU设备，测试成功！ 但是发现了一个小的bug，上面导包的时候有个警告，这个可以忽略不计，但是为了追求完美，最后的解决方案是：重装h5py即可！

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    简单几步，轻松完成 GPU 云服务器开发环境搭建

    验证GPU驱动安装 —— 设备信息查看 NVIDIA GPU驱动是支持CUDA编程的内核模块。...通过上述方法安装的驱动是以动态内核模块（DKMS）的形式安装的，这种内核模块不在内核source tree中，但是可以在每次内核更新升级时自动地进行重新编译，生成新的initramfs，并后续随着系统启动动态加载...驱动对应的四个内核模块在这个目录下： /lib/modules/4.15.0-88-generic/updates/dkms/ nvidia-smi命令查看GPU设备状态，如驱动版本（440.64.00...我们可以通过右侧的RemoteHost查看服务器端的文件，右下角也会显示当前项目的解释器是远端的Python解释器。...效果如图所示： 左侧显示的函数的调用栈帧信息，右侧函数命名变量的当前值显示。另外，上图中还设置了观察变量(step)，可以方便查看其实时变化。

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    一文揭开 NVIDIA CUDA 神秘面纱

    CUDA 是一个与 GPU 进行通信的库吗？ 如果是，它属于 C++ 还是 Python 库？或者，CUDA 实际上是一个用于 GPU 的编译器？...CUDA 包含运行时内核、设备驱动程序、优化库、开发工具和丰富的 API 组合，使得开发人员能够在支持 CUDA 的 GPU 上运行代码，大幅提升应用程序的性能。...（2）CUDA 驱动程序：这一组件连接操作系统与 GPU，提供底层硬件访问接口。驱动程序的主要作用是管理 CPU 与 GPU 之间的数据传输，并协调它们的计算资源。...通过优化这些参数，主机代码能够显著提升程序的执行效率 2、设备代码：设备代码编写的核心部分是在 GPU 上执行的计算函数，通常被称为内核（Kernel）。...3、内核启动：内核启动是 CUDA 编程的关键步骤，由主机代码启动设备代码内核，在 GPU 上触发执行。

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    讲解darknet: .srccuda.c:36: check_error: Assertion `0 failed.

    如果CUDA未安装或版本不匹配，您需要按照官方文档的指示重新安装CUDA。2. 检查GPU驱动程序确保您的计算机上安装了适当的GPU驱动程序，并且驱动程序与CUDA版本兼容。...您可以通过以下命令来检查GPU驱动程序的版本：plaintextCopy codenvidia-smi如果您的GPU驱动程序版本不兼容CUDA，则需要更新驱动程序。3....您可以在终端中执行以下命令来检查CUDA环境变量：plaintextCopy codeecho $LD_LIBRARY_PATH如果LD_LIBRARY_PATH变量未包含CUDA相关路径，可以通过编辑您的...调试问题如果以上步骤仍未解决问题，您可以通过以下方法进一步调试：检查darknet源代码中与CUDA相关的部分，确保没有错误或断言失败的问题。...轻量级：Darknet具有非常小的内存占用和模型大小，这使得它非常适合在资源有限的嵌入式设备上运行，如树莓派等。目标检测：Darknet最出名的功能之一就是目标检测。

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    CUDA error: device-side assert triggered

    使用debug工具：如果排查问题仍然困难，可以使用CUDA提供的debug工具，例如cuda-gdb或者NVIDIA Visual Profiler（nvprof）来获取更详细的错误信息和调试信息。...通过仔细排查和修复这些问题，可以解决这个错误。同时，使用debug工具和确保驱动和CUDA版本兼容也是解决问题的有效方法。...然后，我们在主机内存中初始化输入数组，并在设备上分配内存用于输入和输出数组。接下来，我们使用cudaMemcpy函数将输入数组从主机内存复制到设备内存，然后启动核函数在设备上进行并行计算。...设备端代码是在GPU上执行的代码，包括核函数（kernel）和与设备相关的函数调用。这些代码通常使用CUDA或OpenCL等编程模型进行编写。...例如，在CUDA中，可以使用cudaMalloc函数在设备上分配内存，使用cudaMemcpy函数进行主机和设备之间的数据传输，使用cudaFree函数释放设备内存。

    2.2K10

    图形驱动技术栈概览

    OpenGL 应用程序在 X11 环境中运行时，它将其图形输出到 X 服务器分配的窗口。...硬件上它们相当一个多核异构。其实这里我比较关心的是驱动和固件之间的交互，两者之间的关系。...6.1 固件软件设计(掌握) 以下内容不便详细展开 软件系统模型 命令解析模型 6.2 软件硬件接口(了解) 使用 NVIDIA 的 CUDA 框架可以让程序员直接在 GPU 上运行 C程序，这样的程序在...GPU 上以 CUDA 线程的形式存在，编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个线程组，硬件上有一个多线程 SIMD 处理器与之对应，在 GPU 内部有多个多线程的 SIMD 处理器。...我的理解是，硬件上来看一个 GPU 包含多个 多线程的SIMD处理器（同时 GPU 也包含有其他的控制模块，比如线程块调度器，可以设计整体上实现流水线级的并行），每一个 多线程的SIMD处理器 包含多个

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    GPU虚拟化，算力隔离，和qGPU

    表面上它支持 SR-IOV，但事实上硬件只是做了 VF 在 PCIe 层的抽象。Host 上还需要一个 Virtualization-Aware 的 pGPU 驱动，负责 VF 的模拟和调度。...MPT 本质上是一种通用的 PCIe 设备虚拟化方案，甚至也可以用于 PCIe 之外的设备。...中就能看到一个「看似」完整的 GPU PCIe 设备，它也可以 attach 原生的 GPU 驱动。...但是，为什么 MPS 会画蛇添足地引入 CUDA Context Merging 呢？真的是因为这样会带来些许性能上的收益吗？我是持怀疑态度的。...学术界、工业界在 CUDA 算力隔离上的努力，这里不再一一列举【1】。这其中既有 GDEV 这样的以一人之力做出的大神级作品，也有毫无营养的灌水式 paper。

    13.8K158

    深度学习|如何确定 CUDA+PyTorch 版本

    「PyTorch依赖CUDA和cuDNN」：PyTorch 可以在 CPU 或 GPU 上运行，但为了获得最佳性能，特别是在大规模深度学习任务中，你通常会将 PyTorch 配置为在 GPU 上运行。...为了获得最佳性能和兼容性，你应该查看 NVIDIA 的官方文档，以了解哪个版本的 CUDA Toolkit 与哪个版本的显卡驱动兼容。通常，你可以在 NVIDIA 的官方网站[1]上找到这些信息。...这个命令会显示当前系统上的 NVIDIA 显卡驱动版本以及相关信息。 首先，你需要确定你的计算机上安装了哪个版本的 NVIDIA 显卡驱动。...你可以使用以下方法来查看： 记下显示的 NVIDIA 驱动版本号。例如，版本号可能类似于 465.19.01。 「确定 CUDA 版本」： 通常，NVIDIA 显卡驱动与 CUDA 版本一起安装。...所以，你可以通过查看 CUDA 的版本来确定。 在终端中执行以下命令来查看 CUDA 版本： nvcc --version 记下显示的 CUDA 版本号。例如，版本号可能类似于 11.1。

    10.3K52

    入门篇-GPU知识概览

    这里引入《说透芯片》中的一段文字： 在 GPU 处理图像，特别是 3D 图像的时候，倒不是一个像素一个像素处理的，而是把 3D 图形转换成可以在 2D 屏幕上展现出来的，由顶点构成的无数个三角形。...硬件上它们相当一个多核异构。其实这里我比较关心的是驱动和固件之间的交互，两者之间的关系。...4.1 固件软件设计(掌握) 以下内容不便详细展开 软件系统模型 命令解析模型 4.2 软件硬件接口(了解) 使用 NVIDIA 的 CUDA 框架可以让程序员直接在 GPU 上运行 C程序，这样的程序在...GPU 上以 CUDA 线程的形式存在，编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个线程组，硬件上有一个多线程 SIMD 处理器与之对应，在 GPU 内部有多个多线程的 SIMD 处理器。...我的理解是，硬件上来看一个 GPU 包含多个 多线程的SIMD处理器（同时 GPU 也包含有其他的控制模块，比如线程块调度器，可以设计整体上实现流水线级的并行），每一个 多线程的SIMD处理器 包含多个

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    DAY55：阅读 Formatted Output

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第55天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的45天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯..., 它和assert()一样, 基本上主要用途是进行辅助调试的，并非像你在CPU上编程那样, 进行主力输出之类的用途....现在已经开始普及CUDA 9.2+了(9.2这个版本, 加上额外的TensorCore补丁(在9.2的下载页面就有), 可以充分发挥现在的卡的能力,例如可以有效的针对需要FP16的图像处理, 或者深度学习之类的用途因此大家基本上没有使用老版本的机会了...很多时候, 我们往往给客户建议, 可以在Windows上调试好kernel, 然后直接移动到Linux下即可使用.只要注意类似sizeof(long), uint64_t这种类型的使用, 基本上, CUDA...但是很遗憾, printf是为数不多的例外.因为为了代价和性能上的考虑, 以及和Host端的编译器的兼容性的考虑.实际上并没有一个真正的GPU设备端的printf()的，目前的实现总是只是将需要显示的数据

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    Ubuntu 18.04上安装cuda「建议收藏」

    验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU $ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800 if it is listed in http://developer.nvidia.com...版本，在后面的过程中才发现TensorFlow可能还不支持，所以想下载低版本的cuda 下载旧版本的cuda地址，本来想选择cuda 9.* ，但里面Ubuntu最高只支持17.10，我的是18.04，...所以只能选择cuda 10.0 2.安装：runfile形式安装据说错误率更少 1) 禁用 nouveau驱动 lsmod | grep nouveau 若无内容输出，则禁用成功 我执行以上操作后，...也是无疾而终 （4）方式4：重装，并选择install driver 发现这次报错了，显示missing recommended library,可由此篇博客解决，但解决之后对驱动没有太大影响 在nvidia...（有人说这个问题不重要） 那难道是没有卸载之前版本的问题吗？

    1.9K20

    真实机下 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN 以及其版本选择（亲测非常实用）

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，微星主板安装ubuntu 各种报小毛病，打电话给微星客服，客服说，这块主板供应商只在window 10 环境下进行过测试，但是，LINUX 系统，不知道行不行得通，让我自己想办法解决，-_-|| 。...3.安装GPU（针对ubuntu18.04） 进入系统后，系统默认是使用主板上的集成显卡，那么，我们需要做的事就是安装上自己的独立显卡，也就是titan xp的驱动，网上有3中安装方法，给大家推荐一下，...，这里有一个设备是GTX 680 ，对应的驱动是NVIDIA -304,340,384 ，而推荐是安装384版本的驱动。...step.2，安装驱动 你可以选择，安装所有推荐的驱动，如下命令 $ sudo ubuntu-drivers autoinstall 你也可以选择，只安装其中一个驱动，命令如下 $ sudo apt install

    1.9K50

    DAY54：阅读Assertion

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第54天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的46天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯...)，如果是在调试器下运行(例如nsight下, 或者cuda-gdb下),则会给你一次检查死亡现场的机会....(NV的NSight可以调试DX的shader, OpenGL的Shader, C++ AMP, CUDA, 但就是不能调试OpenCL.） assert很大程度上等价于, 你使用NSight的时候,...此外, 需要说明的是,很多来自CPU的用户, 习惯大量对一些罕见事件, 大量的添加assert()，因为在CPU上的编程中, 该函数非常轻量, 几乎可以认为是无代价.但是在GPU上, CUDA中使用它,...同时还能保留继续下次启动kernel的能力.我建议进行映射的内存上的标志轮询.

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    K8S 生态周报| 2019-07-21~2019-07-28

    其次，我们看看功能增强的部分： 对 NVIDIA GPU 设备的支持，在 docker CLI 的 docker run 命令中添加了 --gpus 参数，用于为容器添加 GPU 设备。...至于很多人可能想问，它添加这个支持后，是否还需要安装驱动，安装 CUDA 是否需要安装 nvidia-docker2 之类的， 我在这部分逻辑刚合并后就在机器上实验过了， 代码中硬编码了对 nvidia-container-cli...模式，事实上这个功能在去年就已经在逐步推进了，但即使是现在，我也尚不推荐将此功能应用于生产环境。...当然，现在我还要额外多说一点（划重点）： 使用此版本，我们可以在一台机器上同时管理多个 Docker Engine 这是我用了很长时间的功能，特别有用，与大家分享一下具体使用方法： (MoeLove)...其主要目的在于提供一种机制，方便进行容器的在线调试或者监测。可以理解为启动一个与待调试容器具备相同网络和 Namespace 的容器，以此来进行调试。

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