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：
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：
硬件环境： 自己的笔记本电脑 CPU：i5-4210M GPU：NVIDIA Geforce 940M
简单的来讲这个是一种调试器，调试GPU使用。是搭配VS使用的，但是坑比较多，我记录一篇~
之前只在NVIDIA JETSON TX2上用过CUDA，由于本学期选了并行计算这门课，应该会用到一点CUDA；于此同时，最近又在研究pytorch，还没有试过在GPU上跑pytorch；并且我一查，自己的显卡是英伟达的且支持CUDA。所以就毅然决定去试一试。
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。
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。
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.
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。
暑期开始了！对于Lady姐来说，如何安排儿子的暑期生活是一件大事，显然是不能沉迷于王者农药， 于是Lady姐随手扔了一个教程给他：按照这份教程，在家里Win7的台式机上安装Tensorflow!
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）：
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！
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。
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。
由于业务需要，外地机房的3台Linux服务器需要各增加一块物理网卡，之前没有做过对物理服务器增添网卡的操作，算是一次经验的弥补。
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。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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/
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。
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。
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
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。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。
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
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
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
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
up在试了网上很多教程之后，一次次的都错，真的是安装了无数遍GPU版本的pytorch，使用清华源镜像但是有个巨坑，查了很多博客，终于有了点头绪顺利解决安装问题速度飞快。
AI日报｜下个月苹果Siri终于变智能了，语音控制所有App；OpenAI机器人团队即将重出江湖！
开源社区的支持度、上手的难易度都是重要的参考。还有人说：学术界用PyTorch，工业界用TensorFlow。
深度学习是一门用来解决复杂问题的技术，例如自然语言处理和图像处理。目前，我们已经可以很快的处理超大计算量的问题——这多亏了GPU，GPU最初就是用于快速生成高分辨率计算机图像，由于它的计算效率使得其非常适合用于深度学习算法。原先需要用好几周才能分析出来的结果，现在几天时间就能完成。 虽然现在的计算机都有GPU，但是并不是所有的GPU都适合用来进行深度学习。对于那些不能深度学习功能的GPU，本文将会一步一步的教大家如何构建一个自己的深度学习机器。 深度学习系统本质上是在另一台电脑上安装一个具有深度学习的GPU
服务器硬件型号、OS操作系统版本、Oracle数据库版本.. 各种型号各种版本，排列组合的话也是N多种组合，如何确认这些可以兼容并且得到官方认证呢？
我的cuda版本是9.0，cudnn版本是7.1.2，tensorflow-gpu版本是1.9.0。
GPU云服务器，如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力，需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License（实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了，否则打开软件报错，但是软件实际运行的渲染效果怎样，是否跟license有关，需要业务自己去验证）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
