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现在，我正在研究我的硕士论文，我需要在GCP上训练一个巨大的变压器模型。而培养深度学习模式最快的方法就是使用GPU。因此，我想知道在GCP?提供的GPU中，我应该使用哪个GPU，目前可用的GPU是：
NVIDIA A100NVIDIA T4NVIDIA V100NVIDIA<code>H 111</code>NVIDIA P4</code>H 212</code><code>H 113</code>NVIDIA K 80<code>H 214</code><code>F 215</
浏览 10提问于2021-10-22得票数 6
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在多图形处理器设置上运行TensorFlow推理时，我遇到了一个问题。
环境: Python 3.6.4；TensorFlow 1.8.0；Centos 7.3；2个Nvidia Tesla P4
以下是系统空闲时的nvidia-smi输出：
Tue Aug 28 10:47:42 2018
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.81 Driver Version: 384.81
浏览 3提问于2018-08-28得票数 15
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我正在使用NUMBA和cupy来执行GPU编码。现在，我已将代码从V100 NVIDIA卡转换为A100，但随后收到以下警告：
NumbaPerformanceWarning:网格大小(27) <2* SM计数(216)可能会导致GPU由于占用低而利用率不足。
NumbaPerformanceWarning: CUDA内核中使用的主机数组将导致设备复制开销。
有人知道这两条警告的真正含义吗？那么我应该如何改进我的代码呢？
浏览 6提问于2021-12-09得票数 1
在本例中，我在VM上使用jupyter notebook来训练一些CNN模型。虚拟机具有16v CPU和60 VM内存。为了获得更好的性能，我刚刚安装了一台NVIDIA TESLA P4。但是它总是会给出像"RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 196.00 MiB (GPU 0; 7.43 GiB total capacity; 2.20 GiB already allocated; 180.44 MiB free; 226.01 MiB cached)"这样的错误 为什么会发生这种情况？系统都是干净的。我想
浏览 114提问于2019-12-11得票数 3
这个问题的动机是查看不同GPU的两个数字：(1)内存大小和(2)内存带宽。
我的理解是，内存带宽意味着每秒可以从系统RAM复制到GPU的数据量(反之亦然)。
但是从典型的GPU来看，每秒的内存带宽远远大于内存大小:例如，Nvidia A100的内存大小为40或80 GB，内存带宽为1555 GB/s，这表明GPU可以将其全部内存内容复制到系统内存中，或者在1/20或1/40秒内复制。也许这是真的，但听起来太快了。
浏览 0提问于2022-05-26得票数 1
我正在试图找到一种机器类型，它允许我在新加坡地区选择一个V100图形处理器。我在文档中找不到这个，在定价计算器中的机器类型中，我似乎也无法选择它。我只能选择T4和P4的N1机器类型，或者A100使用A2机器类型。除了点击每台机器的每一个实例并检查GPU是否可用(到目前为止还没有)之外，doco中列出了机器-> GPU的可用性吗？
非常感谢
浏览 9提问于2022-07-21得票数 0
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我使用的是带有Nvidia Tesla T4的Ubuntu18VM。我安装了支持GPU的修正后的tensorflow 1.15版本，但仍然无法在jupyter笔记本上运行GPU。2.如何处理这个问题？我相信驱动程序设置成功 +-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.33.01 Driver Version: 440.33.01 CUDA Version: 10.2 |
|--------------------------
浏览 20提问于2019-12-12得票数 0
我打算买一台GPU，我已经有了很多选择。有一些GPU不是Nvidia的产品，但在价格方面比Nvidia的同等产品性能更好。我现在的问题是，如果我买了一个华硕的GPU，是否可以用它来进行深度学习，并利用它来开发基于tensorflow gpu的驱动程序？
浏览 76提问于2021-07-15得票数 0
据我所知，GPU按照以下步骤(全局内存-L2-L1-寄存器-共享内存)将数据存储到以前NVIDIA GPU体系结构的共享内存中。
但是，maxwell gpu(GTX980)物理上分离了统一缓存和共享内存，我想知道这个体系结构也遵循相同的步骤将数据存储到共享内存中？还是支持全局内存和共享内存之间的直接通信？
使用选项"-dlcm=ca“启用了统一缓存。
浏览 2提问于2016-04-20得票数 3
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我正面临一个问题与ESXi ( 6.7.0更新1)和通过的GPU卡(NVIDIA P4)。
GPU卡被列在“通过能力”PCI设备部分，作为“已启用/需要重新启动”，但是无论ESXi重新启动的时间长短，GPU卡不会移动到“通过激活”列表，因此它不能分配给任何VM。
请注意，有另一个NVIDIA GPU (RTX 2080)在系统上，一个是能够正确的工作通过。
通过SSH控制台在ESXi主机上进行检查，我可以在/etc/vmware/esx.conf中看到设备是以"passthru“作为所有者列出的。
/device/00000:007:00.0/owner = "passthru
浏览 0提问于2019-01-22得票数 1
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对于nn.CrossEntropyLoss()，如果输入标签都是ignore_index怎么办？我失去了一个‘南’，如何解决它？谢谢!
我的代码的详细内容如下：注意到IGNORE_INDEX是-100，然后，loss_ent变成'nan'，func条件()的输入如下：
我的python环境如下：
Python:3.7.11
torch:1.12.0+cu116
GPU:NVIDIA A100 80G
谢谢你的关注，如果我还有什么需要提供的，请告诉我。
浏览 15提问于2022-08-06得票数 1
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我试图使用OpenMP将fortran代码卸载到nvidia GPU，使用Nvidia ()及其nvfortran编译器。
当前版本的文档()指出，要使用GPU特性，必须有一个计算能力大于7.0 ( GPU的V100生成)/我的GPU的计算能力为6.1的GPU。有没有办法让编译器利用我以前的GPU (Quadro P2200)?
编译器错误消息：
~/source/arunprasaada/Youtube_Tutorials/Fortran_OpenMP/Hello$ nvfortran ./arr_add.f95 -mp=gpu
nvfortran-Fatal-OpenMP GPU Off
浏览 3提问于2022-01-21得票数 0
我被要求验证我们可以在我们现有的服务器上安装两个新的NVIDIA A100 GPU (PCIe版本)。两者都是超微型多GPU盒，目前的房子8,1080 Tis和Quadro RTX 6000.
根据Supermicro的说法，我们的系统还没有用这张卡进行测试，所以我得到了一个模糊的“可能”。至少从权力的角度来看，我们应该能够支持他们。
是否还有其他系统参数(例如CPU、PCI总线带宽、DRAM速度和数量)，我需要考虑以确保它们能工作吗？，为了最佳的性能，还需要考虑哪些其他方面？
谢谢,
沙哈尔
浏览 18提问于2022-05-29得票数 -1
当我试图购买一台笔记本电脑时，我发现两台电脑的价格不同，只有它们的GPU名称不同。
我找到了这两个：
NVIDIA RTX™3070 8GB GDDR6 (200美元以下)
NVIDIA GeForce RTX™3070 8GB GDDR6
NVIDIA™和NVIDIA™之间有什么区别；推荐购买哪一种？
浏览 0提问于2022-01-31得票数 2
我想买一台笔记本电脑，但我的预算有限。我将在它上安装Ubuntu，并且我使用它来转换代码，例如视频编辑，搅拌器，音视频转换，所以我需要一个具有更高的单核性能的CPU。许多人抱怨AMD CPU性能较弱。我不是一个游戏迷，除了国际象棋，但我也想要一个体面的GPU。英特尔i5 5287 u和i5 5257 U CPU在CPU芯片上都有虹膜6100 GPU，因此它们没有外部GPU。我试着比较虹膜6100和nvidia 920米，但有人说虹膜6100和nvidia 840米是一样的，但是在下面的链接中，虹膜6100似乎略好于nvidia gt 920m。
iris 6100 vs nvidia gt
浏览 0提问于2016-06-07得票数 4
使用一个12 GB内存的或两个8 GB内存的来计算大的CNN，哪个更好？两者的价格大致相同。
Nvidia推荐泰坦X ，但为什么呢？与拥有两个更小的GPU相比，拥有一个具有更多内存的GPU有什么优势？
浏览 20提问于2017-02-08得票数 1
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我期待着为机器学习研究投资一个好的GPU/ASIC。我不想选择任何NVIDIA的消费者级GPU，因为它们主要是面向游戏的，我将支付的价格将是不合理的，因为我不会使用任何游戏导向的功能，如射线追踪。而且，上一代GPU的价格已经上涨，尽管推出了新的20 of系列，使10 of不是一个好的购买。
AMD的消费者级GPU仍然不够强大，因为他们的同行和他们的企业级GPU太昂贵，不能证明性价比是合理的。
最近，哈巴纳实验室宣布了他们面向ML的芯片组，但它的样本发布了2019年的Q2，如果它是合理的，我可能会考虑等待。
那么，有什么好的消费级ASIC/GPU为ML？
我不介意图书馆的支持
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
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我使用以下可用镜像创建了一个Google VM实例：
C1-深度学习-普通-cu100-20191226
描述
谷歌，深度学习图像: Base，m39 (带有CUDA10.0)，一个基于Debian的带有CUDA10.0的图像
然后我在这个虚拟机上安装了Anaconda，然后按照Pytorch网站的建议使用以下命令行安装了Pytorch：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
(对应于Linux、Python 3.7、CUDA 10.1)
在Python中，我运行以下代码来检查GPU检测：
import to
浏览 3提问于2020-01-02得票数 3
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下午好，我试着刮掉nvidia的api链接以获得股票状态(用于测试)，但是它没有打印最后的数据(productPrice)。这是我的代码：
import json
import requests
url = 'https://api.nvidia.partners/edge/product/search?page=1&limit=9&locale=fr-fr&category=GPU&gpu=RTX%203090,RTX%203080%20Ti,RTX%203080,RTX%203070%20Ti,RTX%203070,RTX%203060%20Ti,
浏览 5提问于2022-08-24得票数 0
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团队，我无法理解用过的与硬设定的界限。为什么used部分显示了requests.nvidia.com/gpu: "640"，因为我设置requests.nvidia.com/gpu："1“？与request.cpu相同的是1，但显示80？
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
creationTimestamp: "2019-09-01T21:38:31Z"
name: mem-cpu-demo
namespace: maglev-ee630119-711f-487e-975f-c297fd
浏览 3提问于2019-09-03得票数 0
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我可以向裸机服务器添加辅助GPU或其他GPU吗？
我试图获取价格详细信息以确认相同的价格，但得到以下错误
slcli order place --verify --billing monthly --complex-type SoftLayer_Container_Product_Order_Hardware_Server DUAL_E52600_V4_12_DRIVES DALLAS12 REBOOT_KVM_OVER_IP UNLIMITED_SSL_VPN_USERS_1_PPTP_VPN_USER_PER_ACCOUNT NESSUS_VULNERABILITY_ASSESSMENT
浏览 0提问于2018-06-21得票数 1
Docker daemon.json将默认运行时更改为nvidia，并添加以下内容。
{
"default-runtime": "nvidia",
"runtimes": {
"nvidia": {
"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
"runtimeArgs": []
}
},
}
这将包括默认启动的docker中的gpu信息。
这种方法是否会干扰不需要使用gpu运行的dockers？
运行不需要gpu的docker时，是否会保
浏览 23提问于2021-05-17得票数 1
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在GCP -> IAM & admin ->配额页面上，为我们服务“计算引擎API NVidia V100 GPU”--集中度1显示限制为4。但当我使用下面的命令在GCP AI平台上提交培训工作时，出现了一个错误，即最大允许的V100 GPU为2。
以下是命令：
gcloud beta ai-platform jobs submit training $JOB_NAME \
--staging-bucket $PACKAGE_STAGING_PATH \
--job-dir $JOB_DIR \
--package-path $TRAINER
浏览 12提问于2020-01-10得票数 2
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GPU如何使用的元流解释
、、、
目标
了解GPU将如何在元流中使用。
背景
在中，有几个关于如何使用GPU的讨论。
它看起来像@resources(GPU=2)负责GPU分配，但有一些讨论指出AWS EC2实例类型与GPU，如P或G实例，也是类型的AMI。
据我理解，Metaflow使用AWS批处理，它使用ECS/Docker。然后，码头实例需要在码头容器()内的GPU驱动程序能够访问GPU。
因此，不清楚元流如何管理GPU，以及使用GPU所需的先决条件、配置和编码是什么。
问题
我们是否需要使用在EC2实例(停靠主机)级别预配置GPU驱动程序的特定AMI？
我们是否需要在GPU中使用特定的EC2类型(P3、P4、G
浏览 3提问于2020-07-07得票数 0
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NVIDIA 目录是否不正确？：NVLink是一个比目录建议的更广泛可用的连接器。无论哪种方式，NVlink只连接两个PCIe4卡，我希望用它构建一个服务器。
从现在起服务器就有点精神分裂了。
一方面，我希望它承载两个(A100) GPU，连接到NVLink。然而，这些GPU将只在VPN上，而不是在互联网上。因此，这些GPU应该有自己的CPU、RAM、存储器、VPN网络硬件。如果您有深入的知识，我希望能够监控什么进出这个子系统。这个是可能的吗？
另一方面，我也想托管一个或两个A2 (或T4) GPU，这些GPU是web服务器的一部分，具有所需的网络和存储硬件。
这种配置可以用一个ASUSESC
浏览 0提问于2022-04-23得票数 0
我有一个PyTorch模型的docker镜像，当在运行在debian/特斯拉P4图形处理器/谷歌深度学习镜像上的谷歌计算引擎虚拟机中运行时，它会返回这个错误： CUDA kernel failed : no kernel image is available for execution on the device 这发生在我的模型被调用的那一行。PyTorch模型包括自定义的c++扩展，我正在使用这个模型的https://github.com/daveredrum/Pointnet2.ScanNet 我的镜像在运行时安装这些 该映像在我的本地系统上运行良好。VM和我的系统都有以下版本： Cu
浏览 75提问于2020-03-24得票数 2
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我很难让Theano在我的机器上使用GPU。
当我运行: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/misc$ THEANO_FLAGS=floatX=float32，device=gpu python check_blas.py WARNING (theano.sandbox.cuda)：已安装CUDA，但设备gpu不可用(错误:无法获取可用的gpu数量:未检测到支持CUDA的设备)
我还检查了NVIDIA驱动程序是否安装了: lspci -vnn | grep -i VGA -A 12
with result:内核驱动程序正在使用: nvi
浏览 2提问于2014-07-10得票数 4
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XOrg慢速启动时间
、、、
我有一个Debian 3.16.36-1+deb8u2 8u2 (2016-10-19)的x86_64系统与GNOME。启动需要一分钟的时间。我有两个屏幕连接到一个NVidia GTX 970。
[ 7.660] (--) NVIDIA(GPU-0): AOC 1950w (CRT-0): connected
[ 7.660] (--) NVIDIA(GPU-0): AOC 1950w (CRT-0): 400.0 MHz maximum pixel clock
[ 7.660] (--) NVIDIA(GPU-0):
[ 7.678] (--) NVIDIA
浏览 0提问于2016-11-02得票数 2
我想运行QHD (2560x1440)与上述设置(在Fedora 33，nvidia 390.141下)通过DVI输出(通过DVI KVM开关和DVI HDMI适配器连接)，但遇到了问题，因为相互冲突的EDID信息。(我可以说，相同的配置在Windows10下与GT610一起工作)
在X启动期间，我看到：
[ 1246.824] (--) NVIDIA(GPU-0): Philips PHL 275E1 (DFP-0): connected
[ 1246.824] (--) NVIDIA(GPU-0): Philips PHL 275E1 (DFP-0): Internal TMDS
[
浏览 0提问于2021-02-19得票数 1
当我的机器启动到Ubuntu时，我有一个小问题。一切进展顺利，登录屏幕以正确的分辨率出现。然后，它切换到一个不正确的决议，在我登录后，决议再次正确地解决它。
我跟踪了处理nvidia驱动程序问题的各种线程(在获得新的显卡后，我开始使用黑色屏幕)。关于这个最新的问题，我已经浏览了Xorg.0.log，并确定了反映分辨率变化的两点。
第一部分似乎配置了正确的分辨率。
[ 3.428] (**) NVIDIA(0): Depth 24, (--) framebuffer bpp 32
[ 3.428] (==) NVIDIA(0): RGB weight 888
[ 3.42
浏览 0提问于2016-05-23得票数 2
我使用的是Surface Book 2和visual studio。我正在尝试制作一个OpenGL应用程序，我注意到它默认使用的是集成的英特尔图形处理器，而不是笔记本电脑上的独立NVIDIA图形处理器。
我知道我可以使用NVIDIA控制面板将NVIDIA GPU设置为默认设置，但基本设置是“让应用程序选择”(我理解此设置的目的是为了在不需要更好的GPU时节省电池)。我正在尝试找到一种方法，可以在我的应用程序中选择GPU，而无需手动更改NVIDIA控制面板中的设置。
我环顾四周，听起来OpenGL不支持任何在不同GPU之间选择的方法(这对我来说非常令人惊讶)。有没有什么方法可以选择我想要的GPU
浏览 8提问于2018-01-07得票数 1
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我有一个带有多个GPU的盒子，运行的是ubuntu16.04。这个盒子将有多个用户运行不同的实验，我需要限制对GPU的访问，这样只有特定的用户才能访问特定的GPU。正如在限制用户访问GPU上建议的那样，我尝试更改/dev/nvidia*文件的组和权限，但是，当打开新会话时，它们会恢复到原来的设置。我还创建了包含/etc/modprode.d/nvidia.conf的options nvidia NVreg_DeviceFileGID=120，但这也不起作用。我是把nvidia.conf放错地方了，还是语法错了？任何其他建议都将不胜感激！
更新：
正如@TadejP所建议的那样，我已经编辑了et
浏览 0提问于2018-11-27得票数 0
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我正在尝试配置VirtualGL，该配置给出了以下消息：
IMPORTANT NOTE: Your system uses modprobe.d to set device permissions. You
must execute rmmod nvidia with the display manager stopped in order for the
new device permission settings to become effective.
当我尝试运行rmmod nvidia (或使用sudo)时，它说模块nvidia正在使用：
rmmod: ERROR: Module n
浏览 0提问于2019-08-17得票数 11
我使用NVIDIA和OpenACC (NVIDIA GeForce960，编译器:PGI 15.7)
NVIDIA GPU支持分支预测吗？我的代码在长循环中有条件执行代码。但是当我在GPU上运行我的代码时，需要很长时间。
下面是示例代码。
#pragma acc parallel loop
for(i=0; i<1000; i++) // NVIDIA GPU kernel with OpenACC
for(j=0; j<1000; j++)
if(a[i][j]==value)
// do something...
else if
浏览 2提问于2015-09-16得票数 2
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我目前的笔记本电脑有一个相当老的英特尔集成GPU，这足够好遵循简单的教程。
我现在热衷于掌握先进的技术和更新的API，所以我正在寻找一个新的离散GPU。
我想忽略GPU通常的价格/性能度量，因为我认为这对一个狂热的程序员来说是不相关的。
是否有一个务实的理由更喜欢AMD而不是Nvidia，反之亦然？
粗略的搜索显示，有些工具是一个供应商独有的(例如Nvidia Nsight)，但其中一个明显优于另一个，还是差别很小？
司机也会在这里有所作为吗？最后，我会遇到很多特定于一个供应商的示例代码吗？
浏览 0提问于2017-11-12得票数 1
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我在一台有4个GPU的机器上运行Jenkins，并使用nvidia-docker运行Jenkins作业以使用GPU。有一个我可以传递给nvidia-docker的NVIDIA_VISIBLE_DEVICES属性，让我来指定哪些GPU可以在容器中访问。我想要做的是使用Jenkins来管理GPU资源并相应地对作业进行排队，即制作参数化作业，询问用户该作业需要多少GPU，当GPU可用时，它可以排队并启动作业。理想情况下，我希望在多个从节点上执行此操作，例如，每个节点都有4个GPU。
这看起来可能吗？
浏览 0提问于2018-05-31得票数 1
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我知道有很多关于这个话题的帖子，但显然你需要50个代表来评论。然而，我已经尝试过这些线索中的所有东西。
运行Ubuntu 18.04与nvidia-驱动器-430*。星号是，当我尝试降级到nvidia-driver-390时，我的附加驱动程序选项卡现在显示“继续使用手动安装的驱动程序”，而390和nouveau的选项已经过时。所以我可能用的是390？
无论如何，问题是一样的，不管我是否使用新的或任何nvidia的司机。第二个监视器没有被检测到。这是可行的，但当我试图解决一个完全不同的问题，撕毁视频，它停止了检测后，我设置了我的主要资料为英特尔。换回nvidia没能修好它。
我目前正在运行: i
浏览 0提问于2019-08-11得票数 2
我正在尝试基于以下文档为流服务设置一个云服务器：https://docs.unrealengine.com/en-us/Platforms/PixelStreaming/Hosting
我在Windows 2016上用AWS (P2实例与Nvidia Tesla K80)和Google (配备了Nvidia Tesla P4虚拟工作站)进行了测试。问题是，当我们试图启动“虚幻”或“游戏”时，我得到了一个错误：“运行引擎需要DX11特性级别10.0。”
我不太清楚GPU是如何在云上工作的。许多托管服务将它们作为高性能的计算解决方案(计算流体力学、语音识别、自动车辆)出售。但我想要的是3D渲染、应
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
我正在为生产部署购买一个GPU。我正在考虑是否购买一个现成的gpu，如Nvidia GTX 1060 TI或花费更多的钱，并购买Jetson TX2.空间对我们来说不是一种限制。但在谷歌上搜索的时候，我无法对两者进行比较。
我应该如何比较这两个gpus呢？按价格计算，GTX 1060比Jetson TX2便宜得多。
浏览 0提问于2019-01-27得票数 0
系统上安装了两个A100卡。尝试使用CUDA命令行分析器。运行最简单的CUDA示例。键入命令 export COMPUTE_PROFILE=1
export CUDA_PROFILE=1
./simpleMultiGPU 输出 Starting simpleMultiGPU
CUDA-capable device count: 2
Generating input data...
Computing with 2 GPUs...
GPU Processing time: 7.483000 (ms)
Computing with Host CPU...
Comparing GPU a
浏览 107提问于2021-10-19得票数 0
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在过去的几天里，我一直在努力让我的GPU通过VNC工作。我终于做到了，终于意识到我的码头不再工作时，运行GPU。无论是否运行VNC服务器，都会发生这种情况。
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:349: starting container process caused "process_linux.go:449: contai
浏览 0提问于2020-11-23得票数 1
我的xorg.log文件中不断出现以下错误，导致我的电视监视器无法获得1920x1080和其他较小的分辨率：
[ 26.967] (WW) NVIDIA(GPU-0): The EDID for CNDLCD (DFP-1) contradicts itself: mode "720x576"
[ 26.967] (WW) NVIDIA(GPU-0): is specified in the EDID; however, the EDID's valid
[ 26.967] (WW) NVIDIA(GPU-0): HorizSync r
浏览 0提问于2012-07-13得票数 2
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我正试图获得最佳可行的个人电脑的游戏目的。
我的预算是1000欧元，所以我去了一家商店，给了我1800欧元的个人电脑配置。他们提供的是：
📷
与Nvidia 1660的价格是1600欧元，价格为529欧元，只有GPU。3060更贵了200欧元。
由于我有一个屏幕，我不想改变，华硕pb277q，它的工作频率为75赫兹，我不需要比这个fps更多。
我的预算问题是GPU，它的花费几乎是总成本的50%，所以我想为其他个人电脑购买一套非常强大的组件，并购买一台[GTX 1050TI 4GB]ASUS CERBERUS GEFORCE GTX 1050TI，这将花费我175欧元。
此GPU价格为825欧元
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
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在我正在阅读的所有论文中，我看到GPU是由多处理器组成的，每个多处理器有8个处理器，能够并行执行单个warp。
我使用的GPU是Nvidia 560，它只有7个多处理器，但每个多处理器有48个处理器。这是否意味着Nvidia 560中的每个多处理器都能够并行执行6个warps？
我能说在Nvidia 560上并行执行的最大线程数是32*6*7=1344线程吗？(32=warp，7=multipricessors，6=warps并行执行)
最快的Nvidia GPU有多少个多处理器？这是什么GPU？最大的GPU的最大全局内存量是多少？
浏览 4提问于2012-05-15得票数 3
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我的笔记本使用所谓的混合GPU (英特尔和NVidia)和安装后的NVidia驱动程序，我可以切换GPU的。
我的问题是，是否有可能设置它使用集成图形时，笔记本被插入(为了节省电池)和NVidia图形处理器时，它是插入(这样，我可以播放的东西，需要nvidia卡)。
提前谢谢。
浏览 0提问于2017-04-01得票数 1
我正在挣扎于一个基本的python脚本，该脚本使用Py火炬在Slurm上打印CUDA设备。
这是sinfo的输出。
(ml) [s.1915438@sl2 pytorch_gpu_check]$ sinfo -o "%.10P %.5a %.10l %.6D %.6t %.20N %.10G"
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST GRES
compute* up 3-00:00:00 1 drain* scs0123 (nu
浏览 15提问于2022-03-14得票数 0
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我有一台机器，我使用的车载视频卡(非Nvidia )驱动显示器，我有2个Nvidia GPU的安装和功能与最新的驱动程序。我的CUDA GPU应用程序工作，但我想调整一些设置。据我理解，除非nvidia GPU驱动显示器(真实的还是虚拟的)，否则无法使用nvidia-设置，这是正确的吗？
我真的在寻找一个解决方案，以调整GPU设置，而不必有一个Nvidia GPU驱动显示器，或X。我只是不希望CUDA资源被用来驱动显示器。也许在Xvfb上运行nvidia设置或者类似的设置是一种选择？
浏览 0提问于2017-08-22得票数 2
我用Ubuntu建立了一台多GPU PC机，用于个人深入学习研究，包括：
英特尔I9-9900KCPU (LGA1151)
四台，Corsair Vengence RGB Pro 16 RGB
Z390华硕WS PRO主板
每个两个，华硕GeForce RTX 2080 Ti Turbo GPU
SSD 1:三星970 EVO M.2 1 TB
SSD 2: HP EX950 M.2 1 TB (Windows 10安装在这里)
深冷120 RF风扇0.23A RF 120 m x5
联力120 x2风扇x2
Redux 80 NF-R8 redux 1800 PWM
连理PC-011气箱
E
浏览 0提问于2019-09-26得票数 1
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我正在实现一个视频解码器使用NVidia的NvDec CUVID功能。根据“手册”第2章的规定，解码限制由GPU体系结构指定。ie，最大h265水平分辨率在GP10x上为8192，在GP100上为4096，在任何小于GM206的体系结构上都不受支持。
如何使用CUDA来检测这样的架构？我应该从计算能力来推断吗？如果我要推断的话，是否有一个体系结构和计算能力的表？
浏览 7提问于2017-05-16得票数 3
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我能否从Prometheus的下面提到的指标中找出GPU利用率百分比？我不知道如何查询它。我没有用于PPC64lE环境的dcgm-exporter映像。您还可以共享用于制作ppc64le环境的dcgm-exporter的docker映像的链接 HELP go_gc_duration_seconds A summary of the pause duration of garbage collection cycles.
# TYPE go_gc_duration_seconds summary
go_gc_duration_seconds{quantile="0"} 0
g
浏览 154提问于2021-09-03得票数 1
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