我们在进行机器学习的时候,肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡,其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候,真的有时候比使用 GPU 都跑的快,所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候,总是会看到 X 核 XG 这样的表示,今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧!
Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动,首先进入NVIDIA官网,然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号。
最近在github上发现一个很好的项目: https://github.com/csunny/DB-GPT
图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要,同时也在深度学习领域广泛应用。
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
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
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。
ROScube-X是由NVIDIA®Jetson AGX Xavier模块提供支持的支持ROS 2的机器人控制器,具有集成的NVIDIA Volta GPU和双深度学习加速器以及多种接口,包括用于高级机器人系统集成的GMSL2摄像机连接器。ROScube-X支持使用NVIDIA JetPack SDK和凌华科技的Neuron SDK开发的全部资源,特别适合要求以最小的功耗实现高AI计算的机器人应用。
作者 | 刘东阳 审校 | 赵钰莹 2018 年底,vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。经过四年多的持续迭代,平台建设和落地取得了很大进展,成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化能力的基础设施。平台的容器集群有数千个节点,拥有超过数百 PFLOPS 的 GP
ERROR: Installation has failed. Please see the file '/var/log/nvidia-installer.log' for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.
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。
部署KYC人脸对比服务,需要GPU支持,生产环境都是容器,所以就需要捣鼓下docker如何支持GPU。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
提到挖矿,很多人都比较感兴趣,众所周知,挖矿是除了直接交易数字货币之外,获取数字货币的唯一途径,而挖矿会根据不同的数字货币定义成不同的挖矿形式,比如说最近比较火的流动性挖矿,就是投资者抵押或锁定加密货币以换取报酬的做法,还有就是本文要说的显卡挖矿,下面小编就给大家通俗的讲解一下显卡挖矿是什么意思。
在前面的一篇文章中介绍了Intel、AMD、NIVIDA三个厂家的GPU虚拟化技术,有兴趣的可以看看本号之前的文章,今天就具体的实践一下英伟达的vGPU。
首先说一下Docker虚拟机。为什么需要虚拟机?不知道你是否有过这样的经历,在github上看到一个有趣的开源项目,把代码下载下来,按照项目上的说明编译运行,结果发现怎么也不能成功。
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了,但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
如果要罗列嵌入式江湖上受众比较广的几款应用处理器(带 cache、MMU 能跑 Linux 的 CPU 或者 MPU),i.MX 是一座绕不过的大山。
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统:Windows 10 显卡型号:Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动:391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
http://www.mydrivers.com/zhuanti/tianti/cpu/index.html
由【让你拥有专属且万能的AI摄影师+AI修图师——FaceChain迎来最大版本更新】这篇文章开始出发进行人脸写真的尝试,笔者之前modelscope申请过免费额度,这里有适配的GPU环境可以提供测试。 但是很难抢到GPU资源,需要等待很久,可能才能排到。
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。
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/
眼看着就要到「双 11」就要到了,对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻!当今网购之所以如此火爆,不仅仅是营销策划的作用,智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前,甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求,快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线,成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
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查看GPU型号: lspci | grep -i nvidia 驱动安装: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应版本的驱动驱动
可能想玩Linux系统的童鞋,往往死在安装NVIDIA显卡驱动上,所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
3 月 27 日,ACM 宣布深度学习的三位缔造者——Yoshua Bengio、Yann LeCun 及 Geoffrey Hinton 获得了 2018 年度的图灵奖。与学术界相对应的,在工业界,人工智能大潮也正汹涌奔来。除了冲击人们的衣食住行医,人工智能也将成为企业转型的颠覆性力量,是企业抓住下一轮创新发展的重要机遇。
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
该篇总结下这些年同时使用windows+intel(本文简称wintel)和mac电脑的明显的不同感受 先说个人结论: 若是用于IntelliJ全家桶从事软件开发,remote ssh服务器,mac是最好选择。 若是从事图文视频创作mac是最好选择。 若是仅仅用于看看视频,上上网,手机pad的替代,mac是最好的选择。 若是要全能电脑,wintel是最好选择。毕竟在软件覆盖面,人工智能和游戏需要的GPU算力方面,需要大内存的工作等领域mac还是较弱。 mac wintel cpu性能 从12代酷睿开始win
Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!可以在上面轻松地跑例如:Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。
随着AI不断的发展,各大厂商都公开了很多模型,那么我们自己是否可以在本地运行起这些模型呢,答案是肯定的!今天带给大家3分钟使用Ollama快速搭建环境运行本地大模型,支持主流的Lama 3, Phi 3, Mistral, Gemma等等大模型,同时支持主流操作系统,不管你是Mac还是Linux更或者是Windows,哪怕你没有强大的GPU,也可以通过CPU进行体验学习。
国内的云服务器上知名的就那么几家,腾讯云是排名前列的云服务器提供商。而且腾讯云是国内互联网龙头企业,信得过,它们的产品是值得信任的。好了,废话不多说,我现在教下新手怎样选择和购买腾讯云服务器。这篇教程我写的很详细,因为有些个人建议和忠告,帮助你不要选错。
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在G
官网下载对应 redhat 驱动: https://www.dell.com/support/home/cn/zh/cnbsd1/product-support/servicetag/2xhzrt2/drivers 执行: [root@localhost ~]# sh NVIDIA-Linux-x86_64-396.37.run 出现如下报错:
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在
Scallion可以帮助我们使用OpenCL来创建GPG密钥以及针对Tor隐藏服务的.onion地址。Scallion基于Mono软件平台开发和运行,并已在Arch Linux平台上成功测试,工具的运行依赖.NET 3.5+(已在Windows 7和Windows Server 2008平台上测试)。
当前只装了ubuntu16.04单系统,亲测可用,之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的,只是需要切换视频线的接口,可参考这篇
平时在实验中用到GPU的地方比较多,看新闻也总是能看到英伟达又出了什么型号的显卡等等,可是我一直没搞清楚该公司显卡名称的命名关系,今天特地查了下,总结在这里,以便以后翻阅。 Nvidia的GPU命名有4个层次:
本文章基于李沐老师的《动手学深度学习》(pytorch版),在此学习观礼膜拜。 课程主页:https://courses.d2l.ai/zh-v2 教材: https://zh-v2.d2l.ai
日常工作中,服务器这个词语几乎天天提到。但是大部分人没有见过真机,对服务器不是太了解,现通过上面4张图片给大家一个直观的印象。
我的cuda版本是9.0,cudnn版本是7.1.2,tensorflow-gpu版本是1.9.0。
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