平时有很多碎片化时间，比如下班的地铁上，或者等待的时间，我们总喜欢拿出手机玩，这个时间也可以用来学习呢，当然佳爷自己也想学习英语，所以上下班的时间看看。
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。
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。
5、内核源码（网络）阅读：tcp_input.c tcp_out.c tcp_ipv4.c tcp.c
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。
在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程，您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装，为深度学习任务做好准备。
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中，您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch，为您的AI项目做好准备。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块，开发者纷纷表示「活久见」，不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧？ 英伟达显卡驱动开源了？这不像是老黄会做出的事啊？ 可这事确实是真的。不过有一点点条件，一是Linux系统，二是开源的是GPU的内核模块。 5月12日，英伟达官网发布消息，将Linux GPU内核模块作为开放源码发布，具有GPL/MIT双重许可证，开源从R515驱动版本开始。 用户可以在GitHub上的英伟达开放GP
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。
Ubuntu 16.04, Python 2.7 安装 TensorFlow CPU ---- 安装 Virtualenv $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # for Python 2.7 创建 Virtualenv 环境 $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # for Python 2.7 激活 Virtualenv $ source ~/tensor
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
6 月 6 日，QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能，这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年，QQ 音视频正式推出 NTRTC，全平台（iOS/Android/MacOS/Windows/Linux）的支持是 NTRTC 的重要特性之一，本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。 本文作者详细记录了 QQ 音视频通话在 Linux 平台适配开发过程中的技术实现方案与一些细节，以帮助大家理解在 Linux 平台实现音视频通话能力的从 0 到 1 的过程。也欢迎大家下载最新版 Linux QQ 试用体验：im.qq.com/linuxqq
刚刚结束的Build大会上，微软发布了WSL的重大更新：Windows中的Linux子系统（WSL）将支持GPU，还能运行GUI应用，引来了一大批开发者的惊叹。
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
2024年6月6日，QQ For Linux 3.2.9 正式支持了音视频通话功能，这是 QQ Linux 版本的又一个里程碑事件。 2024 年，QQ 音视频正式推出 NTRTC，全平台（iOS/Android/MacOS/Windows/Linux）的支持是 NTRTC 的重要特性之一，本次 Linux 平台的适配也是这次升级过程中重要的一环。
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。
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的
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。
Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具，类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。但是Protocal Buffer格式的数据和XML或者JSON又有很大的区别：首先，使用Protocol Buffer时需要先定义数据格式schema（Protocol Buffer的具体编码方式），其序列化后得到的数据不是可读字符串，而是二进制流；其次，Protocol Buffer格式的数据不需要任何其他信息就能还原序列化之后的数据。Protcol Buffer序列化出来的数据要比XML格式的数据笑3到10倍，解析时间要快20到100倍。
什么是TensorFlow？ TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU）、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在
2014年之前GPU虚拟化技术一直采用的是GPU直接passthrough技术，它分为GPU直接passthrough和使用VFIO的passthrough，后来出现了基于SRIOV的GPU虚拟化方案(AMD的GPU采用这种方案）和GPU分片虚拟化（mdev）的GPU虚拟化方案（Intel和NVDIA采用这种方案）
CPU：Intel Xeon E5-2699 v4 显卡：Nvidia Tesla P100 操作系统：CentOS 7.4
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。 需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387， CUDA 9，比较老旧，需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。 确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境 查看显卡信息，确定自己的显卡型号： $ nvidia-smi 或 $ lspci | grep -i vga 输出的设备信息并不是我们熟悉的型号，比如我的输出为： 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corpo
近日AMD发布了Linux专用驱动AMDGPU-PRO 17.10，服务于Linux平台。这是距离上一版AMDGPU-PRO 16.60发布之后近两个月又推出的一款新驱动。 近日AMD发布了Linux
简介： Linux Enterprise Server 15 SP3配置安装kvm nvidia vGPU
原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
云游戏具有极大的想象空间，从20年前，就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟，而纷纷成为了前浪。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi，数据处理速度赶上 GPU？ Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章： 如何设置 Lin
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，因此，可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器，都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
系统本来可以正常编译linux系统kernel，但在安装svn后，kernel编译出错。
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！
除了正常进系统，声音、网络等都正常，而且运行OneDrive、7zip、Spotify在内的x86程序，也都不在话下。
http://blog.iotwrt.com/linux/2017/03/08/How-to-choose-display-backend/
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
看完昨晚微软Build大会，虽然开发者不能亲自到现场，但看到WSL更新，就不忍惊呼：Amazing！
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。
服务器中有多个GPU，选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号，可以为0, 1, 2, 3等，表明对程序可见的GPU编号。
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
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
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)。
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ，工欲善其事必先利其器 ，先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。
到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本：
如果是深度学习的重度用户，首选的操作系统是Linux，虽然操作门槛高一些（如命令行操作），但Linux的开发环境很友好，可以减少很多依赖包不兼容的问题，可以大大提高效率。Linux的发行版很多，比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
GPU全虚拟化的方式由于其性能和多虚拟机共享性方面的优势，一直是GPU厂家所努力支持的方向。本文通过几张架构图，看一下GPU全虚拟化中的Intel GVT-g和NVIDIA vGPU以及他们的统一架构Mediated Device。
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包，然后右键复制链接地址，通过wget命令下载。 官网：https://repo.anaconda.com/archive/
开启特权模式（--privileged）的容器，在使用nvidia GPU时，无法通过cAdvisor获取GPU相关的metrics信息。Google大法可以搜到相关的Issue，于2018年提出，至今仍处于Open状态（给cAdvisor贡献代码的机会），由于涉及到的内容较多，分为三篇来讲。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132210.html原文链接：https://javaforall.cn
本篇介绍腾讯云环境GPU云服务器nvidia tesla驱动安装步骤。有很多腾讯云的使用者，在使用GPU服务器过程中，对驱动安装或者使用中有一些疑惑，比如系统kernel更新了，驱动失效了等问题。
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