NVIDIA GeForce显卡上的GPU直通已经使用了一段时间，它允许虚拟机从主机访问GPU。但是，Nvidia过去并未支持该技术，但是这种情况已经发生了变化。Nvidia现在完全支持GeForce卡上的GPU直通。
CPU：Intel Xeon E5-2699 v4 显卡：Nvidia Tesla P100 操作系统：CentOS 7.4
偶尔会听到有嵌入式 Linux 玩家抱怨自己的开发板：图形界面不够流畅，拖动窗口有卡顿感。
机器之心报道 机器之心编辑部 终于等到了这一天：英伟达开源了他们的 Linux GPU 内核驱动。 「英伟达是我们遇到的硬件厂商中最麻烦的一个。」这是 Linux 内核总设计师 Linus Torvalds 十年前说过的一句原话。 当时，Linus 正在芬兰赫尔辛基阿尔托大学举办的学生和开发者研讨大会上接受采访。在会上，一位现场观众称其买过一款搭载了集成显卡以及 NVIDIA 独立显卡的笔记本电脑，但是在 Linux 下通过 NVIDIA Optimus 技术进行独立显卡与集成显卡之间的切换却得不到驱动
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
CentOS（Community Enterprise Operating System）是Linux发行版之一，它由来自于Red Hat Enterprise Linux（RHEL）依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用[1]。自从红帽公司单方面宣布终止CentOS的开发后，我们腾讯云的用户也逐步开始将应用迁移到其它操作系统上。由于CentOS 7的维护终止日期在2024年6月30日，距离当前还有一段时间，所以还有少量客户在继续使用着该版本。
它来自Asahi Linux，就是那个专注于将Linux引入苹果芯片系统的开源项目。
原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
深度学习环境部署的方法有很多种，其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章，这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
如果你想要编译的代码更快（推荐），确保你安装了g++（Windows/Linux）或Clang（OS X）。
ncnn是腾讯开源的手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 https://github.com/Tencent/ncnn Vulkan是一个低开销、跨平台的3D图形与计算的API标准。 https://www.vulkan.org/ 相较于基于cuda/cudnn的GPU加速方案，Vulkan具有更好的兼容性和可移植性，分发时二进制体积小等特点。 01 cuda 仅支持 Windows/Linux 仅支持 nvidia GPU 运行库体积庞大，1GB+， 且依赖特定的驱动版本 02 vulk
相关文章： 有了这个办法，跑AI任务再也不用在机器上插GPU卡了 随着科技进步和产业变革的加速演进，人工智能（AI）已经成为兵家必争之地。在政府、学术机构、企业等各个层面，AI都受到高度重视，其在学术研究、技术创新、人才教育等方面的发展都呈现全新发展态势。作为AI市场中的重要组成，以 GPU 技术为主的 AI 加速市场也得到了快速的发展，与此同时，由于 GPU 硬件价格昂贵，传统使用 GPU 算力的独占式使用方式缺乏灵活性和经济性，同时随着云原生技术的发展，细粒度，快速交付切分 GPU 算力需求，急需经济
Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？同时，基准测试和压力测试方法通常用于评估电脑的性能，这些测试还有助于发现仅在系统承受重负载时才观察到的硬件问题和系统异常。
5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500
本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow，包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法，你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
默认情况下，用户在 TKE 添加 GPU 节点时，会自动预装特定版本 GPU 驱动，但是目前默认安装 GPU 驱动版本是固定的，用户还不能选择要安装的 GPU 驱动版本，当用户有其他版本的 GPU 驱动使用需求时，就需要在节点上重新安装，下面将介绍在 TKE 节点中如何重新安装 GPU 驱动程序。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本，请确保你正在阅读此页面的最新版本。
Persist in sharing and promote mutual progress
5、内核源码（网络）阅读：tcp_input.c tcp_out.c tcp_ipv4.c tcp.c
不久前，微软正式宣布：将为 Win10 WSL Linux 子系统带来重大更新，发布了一项名为 WSLg 的新功能。
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow，包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点，并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后，作者通过Anaconda环境配置了Python环境，并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本，成功进行了TensorFlow的测试。
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
微软在前几天发表了微博正式宣布：将为Win10 WSL Linux子系统带来重大更新，发布了一项名为WSLg的新功能。
就在在前几天微软发表了微博正式宣布：将为 Win10 WSL Linux 子系统带来重大更新，发布了一项名为 WSLg 的新功能。
终于更新了！Kali官方近日正式宣布推出Kali Linux 2017.1滚动发行版，它带来了一系列令人兴奋的更新和功能。与所有新版本一样，您可以使用更新的软件，提供更多更好的硬件支持的更新的内核以及一系列更新的工具——同时这个版本还有一些惊喜。 支持RTL8812AU无线网卡注入 不久之前，我们收到了一个安装RTL8812AU无线芯片组的驱动程序的功能请求。这些驱动程序不是标准Linux内核的一部分，并且已被修改为允许注入。为什么这很重要呢？ 该芯片组支持802.11 AC，使得它成为第一批能进行注入相关
近日，英伟达（NVIDIA）宣布，将 Linux GPU 内核模块作为开放源代码发布。早在几天前，NVIDIA 开始在 GitHub 上陆续公开相关代码，目前该项目已经收获 7.7k star，众多网友对本次开源纷纷表示难以置信。
1.配置yum下载源 vim /etc/yum.repos.d/chrome.repo
Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
问卷链接（https://www.surveymonkey.com/r/GRMM6Y2）
Streamline是一款由ARM公司制作的终极性能测试利器，可以快速定位手游性能问题，甚至可以直接追溯代码。但Streamline需要自行搭建，确实让不少同行止步，无法体会产品的优势。所以，云测为大家整理了如何快速搭建Streamline，方便各位使用体验。
地址：https://devblogs.microsoft.com/commandline/the-initial-preview-of-gui-app-support-is-now-available-for-the-windows-subsystem-for-linux-2/
前言： 对于深度学习来说，各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一，如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架，那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你，吃过很多次亏之后，慢慢的接触了Anaconda，真的是很爽的一个功能，来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tun
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 在搭建深度学习机器之后，我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 原文：https://medium.com/@dyth/deep-learning-software-installation-guide-d0a263714b2 后台回复关键词：20171019 下载PDF整理版教程 为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不
来源：机器之心 本文长度为2800字，建议阅读5分钟。 本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。 本文将指导你安装 操作
为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。本文试图提供一个详尽的软件环境安装指南。 操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch） 这些软件之间的互
为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
硬件环境： 自己的笔记本电脑 CPU：i5-4210M GPU：NVIDIA Geforce 940M
周二，Linux内核主要开发者Linus Torvalds宣布候选版本Linux 5.13现在可以进行公开测试。
说起虚拟机，相信作为技术人员的小伙伴们不会感到陌生。虚拟机的使用场景非常多，如搭建测试环境、在Windows系统中安装Linux或在Mac机器上运行Windows系统、甚至还可以用来进行安全实验。
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:拓扑管理，其中提及设备插件，在本文<Kubelet从入门到放弃系列:与GPU齐飞>，今天zouyee跟段全峰童鞋为各位介绍Kubernetes如何利用Nvidia系列GPU，后续介绍Device Plugin的相关概念以及Kubelet组件源码逻辑。
自从 cpu及内存后，GPU 这个词对于 PC 性能测试者也不陌生了，什么 3Dmax，安兔兔之类的第三方软件让 GPU 在移动端性能测试领域都知晓，但对于应用的 GPU 该如何来测试呢，我们先引入几个名词：
在经历几个版本的测试后，Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布！这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
我的cuda版本是9.0，cudnn版本是7.1.2，tensorflow-gpu版本是1.9.0。
尽管近年来神经网络复兴并大为流行，但提升算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。目前代表性的提升方法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等，本文介绍一项新的开源工作，它构建了另一种基于 GPU 的极速梯度提升决策树和随机森林算法。
为深度学习项目建立一个良好的环境不是一件容易的任务。因为需要处理的事情太多了:库必须匹配特定的版本，整个环境需要可以复制到其他机器上，所有东西都需要能够机器中的所有驱动程序通信。这意味着你需要为你的NVIDIA GPU安装特定的驱动程序，并且CUDA库必须与你的驱动程序和你想要使用的框架兼容。
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