在linux下,你可能知道大黄蜂这个双显卡方案,在arch也有,但是本篇文章会告诉你一个最正确最简单的双显卡方案
之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码,但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候,训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面,关键显存存在瓶颈,导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系),对训练结果的影响还是比较大的。
/由于工作需要,必须换操作系统了,一想到笔记本已经冗杂不堪,所以就索性重装成Linux系统,虽然显卡性能不如实验室的机器,但完全可以当做试验机,同时本身机子性能也不差,所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法,后来装完了之后呢,体验总体也不错,但总归是有写麻烦,我总结一下放在开头。
很多双显卡的笔记本在安装linux发行版的时候可能会出现问题, 笔者的电脑如果不在bios设置中设置屏蔽核显就会开机卡主,所以装系统时必须得屏蔽核显,全局独显,不然进系统就卡死,关机也关不掉, 刚开始也就这么用着,但是慢慢发现一点问题,,就是耗电特别快,
本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式):
本篇概览 台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,本文记录了此机器安装Ubuntu 16.04.7 LTS,再安装Nvidia驱动的过程; 另外还有一些避坑的小结,如果您遇到了类似问题可以拿来参考; 纯净Ubuntu系统 先安装Ubuntu16 LTS桌面版 U盘安装,我这里是惠普台式机,启动时出现惠普LOGO的时候,多次点击F10,进入bios,启动顺序选择U盘启动,然后在页面指导下顺利安装Ubuntu系统 需要注意的地方 网上很多安装文档中提到了要在BIOS设置中关闭secure
本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统,以便熟悉Linux有关操作习惯。但是本人的设备为双显卡笔记本设备,在系统刚刚安装好的时候,界面并非是多么流畅,后查看系统信息发现独显并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将独显驱动安装成功并且切换到独显模式。
FreeBSD是一个完全开放的、安全的系统,可以Do it yourself的系统。但是个人还是不喜欢呆板的命令行界面,所有就给 FreeBSD 12.1 安装 GNOME3 图形界面。
近期又继续在I7+GTX950M的笔记本上折腾起了archlinux。想起去年在manjaro安装NVIDIA显卡的时候导致无法开机,当时驱动是在NVIDIA官网下载的,可能方法不对。近期又在笔记本上折腾archlinux,不打算使用manjaro了。archlinux的安装虽然繁琐,但对与喜欢折腾的人来说这也算是一种乐趣吧。写一篇文章用来记录自己操作的过程,方便后续安装使用。
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
在去年12月初,valve发布了基于Linux的SteamOS早期测试版,供有Linux经验的玩家尝鲜。但可惜的是首发版本仅支持NVIDIA显卡,Intel以及AMD显卡则无法安装。今日,valve开发团队再次更新测试版SteamOS,为大家带来了全品类卡支持。但遗憾的是,目前使用optimus技术的双显卡热切换笔记本仍然不被支持,需要等待后续更新。下面reizhi为大家带来了steamos安装以及steamos评测的详情。
现在你的U盘可以拔掉了,重启后会发现和刚刚没什么区别,还是命令行的界面,别着急现在就带你安装桌面环境。
0. 安装 # 启动时选择第二项boot(non-free),Manjaro自带的驱动精灵会帮你安装好所需驱动,笔记本双显卡则会帮你安装bumblebee driver boot(non-free)
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
在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。
【IT168 应用】电源的功率一直是玩家们关注的焦点,可对于刚涉足DIY领域的用户来说,自己组装DIY一台电脑拿才是最令人兴奋的事情。组装电脑少不了要接各种各样的线材,那么如何辨别各种类型的接口,每个接口之间的的功能有何区别呢?
安装后阿可能有打不开steam的情况,记得安装libGL相关的包,一般是缺失例如lib32-nvidia-440xx-utils的包,记得选择和自己安装的相关的包哦
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。
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库,包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法,支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库,可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类,分割) 的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期,在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库,包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法,支持多GPU并行。使用tf-slim库,可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类,分割)的生产环境,快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上,来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站,典型的配置有两种,分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
GitHub是基于git进行版本管理和代码开源的网站,并且Linus也是git之父,所以Linus可以说是GitHub之父之父(误)。
前一阵子买了个新的笔记本电脑,幻13-3050TI-1T版本,全能本,CPU是8核心16线程的标压版AMD锐龙9-5900HS,显卡是NVIDIA-3050TI,重量和macbook差不多,都是1.4kg,便携、可以改变形态。
Altair HyperWorks是一款综合性工程仿真软件,包括有限元分析、多物理场仿真、流体动力学仿真等多个领域。下面是Altair HyperWorks2017的主要功能:
最近,有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题:开机后无法进入图形化界面,只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因,并提供解决方案。
近期攒了一台3899价位的机子,算是中等配置吧,至少玩主流的网络游戏轻轻松松,下面是详细配置,后面是开箱和装机教程。
动机在先前的文章中已经说的很清楚了,现在直接开干,下面 Step by Step 的详细介绍 ESXi 的安装以及 LEDE、iKuai、Win7 等虚拟机的安装及使用。
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元,打造一台 AI 服务器,玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
本来想了解一下X-Window,所以打算去tt1,结果ctrl+alt+f1出现的居然是图形界面,搜了一下是显卡驱动版本的问题,此时我用的是Xorg开源驱动,于是根据教程,准备安装一个最新版的NVIDIA驱动,然后噩梦就开始了QWQ 先回顾一下我的过程:
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的,也就是几条命令的时,但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤,以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别,这里先做一个简单的梳理,后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法: 安装基本的Python环境,需要什么再继续安装。 安装Anaconda,
1、右键桌面,选择【NVIDIA控制面板】,在打开的面板中,选择左侧的【管理3D设置】。
Q:有什么需求? A:跑耗资源的科学运算。 Q:为什么捡垃圾? A:因为穷。 Q:怎么捡垃圾? A:全能的淘宝。
雷神在京举办了主题为“巭孬嫑烎”(功夫不好不要开火)的2019年新品发布会,重磅推出全新顶级游戏本“追光者911 Pro”,不但有Intel八代酷睿处理器,更有最新的NVIDIA RTX 20系列显卡加持。911 Pro在外观上采用了双面金属机身,曜黑石、流光金双色嵌合阳极氧化工艺,带来撞色视觉效果,同时A面设计了光剑灯带,机身前部还有双领航灯,天面雕刻键盘上亦有1680万色RGB灯,三档亮度、五种模式。
原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 打造本地大模型地基,PVE 配置显卡直通。
作者:丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
Web 3.0 的核心理念是将数据的所有权归还给用户,允许用户控制自己的数据,在保障安全性的 前提下,实现数据的互操作性。Web 3.0 提出了一种去中心化的方案,可以应用于网络生态系统的任何部分,包括虚拟主机、存储、域名系统、应用程序和搜索功能。在这一过程中,区块链在改变传统的数据存储方法方面发挥着至关重要的作用。
01 硬件选购 研究需求,遂组装一台全新的计算机,安装Ubuntu,用来运行TensorFlow,同时保留Win10,方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快,各种网络结构也层出不穷。因此,考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段,主要购买单块显卡实现整个系统的搭建,同时保留拓展(多显卡)空间。 硬件清单如下: 📷 BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币,购买时间主要在6月底7月初,没能赶上京东618的活动,顺便不幸的碰到了显卡缺货,所以价格上仅供参考。 1
小王大学毕业后,找了一份像样的工作,早八晚五轻松自在,并且收入也不错。自从大学毕业后,家里用的电脑还是他上大学的时候用了四年的电脑,配置性能早已跟不上现在的时代了。他决定用自己赚的工资买一台家用电脑。
关键词:M2芯片;Ultra;M1芯片;UltraFusion;ULTRAMAN;RTX4090、A800;A100;H100;LLAMA、LM、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLM、LLMs、GLM、NLP、ChatGPT、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、Nvidia、英特尔、AMD、高性能计算、高性能服务器、蓝海大脑、多元异构算力、高性能计算、大模型训练、大型语言模型、通用人工智能、GPU服务器、GPU集群、大模型训练GPU集群、大语言模型
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆(Loop Login)问题,一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
很多初学者在安装 Linux 系统时,都对自己的电脑配置存在质疑,担心其是否能够满足安装 Linux 的要求。本节就从 CPU、内存、硬盘、显卡等这些方面,详细介绍一下安装 Linux 系统的最低配置。
由于我们的课程是使用了深度学习技术,主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。这种开发任务需要我们多次频繁地执行某些小的语句块,例如训练过程需要不断地调参,对数据初始化并且进行重复地训练。
DHCP 还支持其他功能,例如 IP 地址续约和释放。在租约期过期之前,设备可以向 DHCP 服务器发送续约请求(DHCP Renew),以延长租约时间。当设备不再需要 IP 地址时,它可以发送一个释放请求(DHCP Release),将 IP 地址返回给服务器以供其他设备使用。
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