宏碁Aspire 4741G系列笔记本电脑是宏碁在2010年8月推出的产品,因此其生产日期可能大致在那个时间段或附近。但请注意,具体的生产日期可能会因生产批次和地域而有所不同。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 href=”file:///C:/DOCUME~1/ZZH331~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/04/clip_filelist.xml” rel=”File-List” />
lscpu命令能够查看 CPU 和处理单元的信息。该命令没有任何其他选项或者别的功能。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
你可能会有很多的原因需要查清计算机硬件的详细信息。例如,你需要修复某些问题并在论坛上发出请求,人们可能会立即询问你的计算机具体的信息。或者当你想要升级计算机配置时,你需要知道现有的硬件型号和能够升级的型号。这些都需要查询你的计算机具体规格信息。
/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。
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码,准备一些数据,配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证,如果这些代码数据都 OK 的话,然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行,一般来说至少有一块或者多块 GPU,有相当好的显存和内存,接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡,TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速, 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
从最佳Linux发行版列表中随便选择一种可能还是很容易的。但是,将两个类似的Linux发行版进行比较通常会让人更难选择了,比如,今天我们要比较的Pop!_OS与Ubuntu。
Linux 内核今年就要满 30 岁了! 如果你像我们一样对此特别重视,那么让我们本周用几个特别的文章来庆祝 Linux。
网上安装双系统的教程不少,但多数教程所使用的硬件以现在的眼光看来显得有些过时;另外,其原有所使用的方法,对于新的硬件也不再合适。本教程写于2017年7月,希望能够给大家提供些许帮助,避免重走弯路。 目前安装双系统的主要基于两种构架:BIOS+MBR 和 UEFI+GPT,可以简单的理解为EFI是新一代的BIOS,GPT是新一代的分区方式。基本上目前市面上的新机器,都是以UEFI+GPT构架为主。需要注意的是,对于 UEFI固件,一般还是沿用之前的称呼:BIOS,在查询相关资料的时候需要注意,可能BIOS指的
每个开发人员应该都应该学会linux系统的操作,起码基本的使用需要知道。本篇文章主要讲解linux系统的分支:Ubuntu的基本使用,不是很深入,但是日常操作绝对够用!!!。Ubuntu有成熟的桌面UI,并且支持纯命令行的模式操作,Ubuntu非常适合从Windows系统过渡到linux系统的用户。
当你在个人电脑或服务器上运行 Linux 时,有时需要识别该系统中的硬件。lspci 命令用于显示连接到 PCI 总线的所有设备,从而满足上述需求。该命令由 pciutils 包提供,可用于各种基于 Linux 和 BSD 的操作系统。
2) 将你的系统备份制成一个live cd/dvd其名叫 custom.iso 的ISO文件.
通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本,下图第一行就显示了这些信息,可以看到,最大支持CCUDA10.2,更高版本的CUDA需要升级驱动程序。
在上一篇Linux系列文章:Linux之vi 文本编辑命令,主要介绍了常用的vi文本编辑命令。以下,主要介绍Linux硬件资源管理。
选自GitHub 作者:Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程,从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装,再到服务器的设置,可谓面面俱
当你在个人电脑或服务器上运行 Linux 时,有时需要识别该系统中的硬件。lspci 命令用于显示连接到 PCI 总线的所有设备,从而满足上述需求。
# uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息
鉴于近期加密货币大涨,导致很多小(韭)白(菜)纷纷入场,然后很多人都在问显卡挖矿算力与功耗是多少;网上虽然有,但是由于时效关系,数据并不准确,相差甚远,那么本文将列出NVIDIA显卡跟AMD显卡热门的显卡挖矿算力与功耗排名数据。
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。
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。
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。
作者:刘才权 编辑:田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台(64位平台), 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
nvidia-smi是一个用于管理和监控NVIDIA GPU(图形处理器)的命令行实用程序。它提供了一个简单而强大的方式来查看GPU的使用情况、温度、内存占用等信息,以及进行一些基本的管理操作。 本篇文章将介绍如何使用nvidia-smi以及常见的用法和参数选项。
我们在 Linux 下进行开发时,有时也需要知道当前的硬件信息,比如:CPU几核?使用情况?内存大小及使用情况?USB设备是否被识别?等等类似此类问题。下面良许介绍一些常用的硬件查看命令。
1、在主机上,从 Workstation Pro 菜单栏中选择 虚拟机 -> 安装 VMware Tools。 如果安装了早期版本的 VMware Tools,则菜单项是 更新 VMware Tools。 此时虚拟机界面底部会弹出帮助信息,如下图所示:
Matlab + X11给我的体验让我百试不爽,Linux快而稳定,X11简单而实用。考虑到Matlab不是天天用,服务器摆着也是摆着,为了不浪费资源,应该进一步利用并升级成为应用程序服务器,即将所有不常用,不需要显卡加速的应用程序(Apps)都安装在该服务器上,在需要的时候用X11调出。
接前文,在安装好Ubuntu 18.04双系统和解决了Windows与Ubuntu的时间同步问题后。正式进入正题了:构建GPU可使用的Kaggle Docker镜像(NVIDIA Only)。为了分享总结经验,同时也方便自己以后有使用需求,现简单总结下构建过程。
【AI100 导读】本系列文章将陆续向大家推荐一些数学用书,今天这篇文章有针对性的介绍了数学不好的人,究竟该怎样学习人工智能。 如果你已经看过本系列的第一篇文章,那么肯定已经具备了某些数学基础。相应地
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。
我用过多款linux系统,电脑上装的是Ubuntu和deepin,服务器端用的是centos,还用过优麒麟等。黑苹果也用了一段时间。现在linux系统已经发展的比较完善,内核及其图形界面也很稳定,当要说真的可以当做个人操作系统来使用的,我认为是deepin系统。deepin是一款国产系统,基于debian开发的linux操作系统,它拥有linux系统的所有优势,而且完美结合deepin-wine可以使用windows相关应用,个人上个网聊个微信,编辑个文件绝对不在话下,而且其软件运行速度要比windows系统快。随着系统的不断完善和发展,我相信deepin以后肯定可以支持更多的应用。
最近使用Steam下载了一款3D游戏,好大G啊,花了我老长时间了,安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对,无法启动游戏,郁闷了。
---- 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
https://tensorflow.google.cn/install/source
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先,需要更新系统并安装NVIDIA驱动,然后下载CUDA 8.0,接着安装PyTorch。安装完成后,可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后,更新numpy并验证GPU是否可用。
重启之后屏幕显示“输入不支持”,这是因为ubuntu对显卡的支持有关,需要手动添加显卡选项:nomodeset,使其支持Nvidia系列显卡
对于修改时间,我们在安装kali时选择相关的时区即可,只要kali联网,时间会自动更新。如果你不小心设置的错误的时区,或者坐飞机去美利坚搞渗透,那么这时你需要修改你的时间了。 查看当前时区信息
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。
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!
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中,安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法,通过PPA源安装,禁用nouveau驱动,并更新内核,即可成功安装。安装完成后,重启系统,登录死机现象消失,系统运行正常。
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。
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。
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