第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速,实际情况下如果风扇堵转,可能打不到显示的转速.有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温 第二栏的Temp:是温度,单位摄氏度. 第三栏的Perf:是性能状态. 第四栏下方的Pwr:是能耗,上方的Persistence-M:是持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态. 第五栏的Bus-Id是涉及GPU总线的东西,doma

一.驱动软件准备:从nvidia网站下载驱动,注意,和普通显卡下载驱动地址不同. 按照ESXi对应版本不同下载不同的安装包.安装包内含ESXi主机驱动和虚拟机驱动. GPU显卡和物理服务器兼容查询:(重要:一定要查兼容,最近遇到一客户反馈安装驱动后运行nvidia-smi各种报错,最后查询是因为不兼容导致.)https://www.nvidia.com/zh-cn/data-center/resources/vgpu-certified-servers/ 二.安装显卡驱动 1.将驱动vib上传到

由于一般密码破解工具的破解速度实在是太慢,而且支持的密码破解协议也不多,暴力破解的话,有的密码1年时间也破不出来,用字典跑的话必须要明文密码在字典里才行,而且密码字典太大的话,也很浪费时间,跑不出来也是很常见的事情,下面推荐一款世界上破解密码速度最快的工具,hashcat,hashcat github地址,选择最新版的下载即可. hashcat支持多种计算核心: GPUCPUAPUDSPFPGACoprocessor 下载官方NVIDA驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡

1.NVIDIA官网下载相关显卡驱动 #在服务器上查看网卡型号 lspci -mm | grep NVIDIA   #在NVIDIA官网下载相应型号驱动程序 https://www.geforce.cn/drivers 2.Centos7 升级最新4.4内核 #安装kernel repo sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm   #安装最新版本kernel sudo yum -

根据一切皆文件的理念,显卡.gpu.显示器是特殊的单向的只写文件.

MathWorks - Bug Reports 1. 问题说明 当运行 alexnet 等卷积神经网络需要使用 GPU 加速时,matlab 如果提示如下的警告信息: GPUs of compute capability 6.0 and above are not supported due to a problem with this version of the cuDNN deep learning library. See bug report 1439741. Switching to

嵌入式领域里面,不同的SOC芯片往往喜欢采用不同的GPU,目前为止有4家公司提供移动端的GPU芯片:ARM.Imagination Technologies.Vivante和Nvidia (高通Adreno和Broadcom VideoCore不在名单). 下面的这个列表是比较老的系列芯片,最新的产品可以去官网查看: ARM Imagination Technologies Vivante Nvidia Mali-400 Series: Mali-400 MP(Rockchip RK3066)

安装 pip install gpustat 或者 换源 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade gpustat 使用 gpustat -cpu 或者 watch --color -n1 gpustat -cpu 显示输出

k8s的命令行工具kubectl 对于玩k8s 的人来说是必备工具.kubectl插件机制在Kubernetes 1.14宣布稳定,进入GA状态.kubectl的插件机制就是希望允许开发者以独立的二进制形式发布自定义的kubectl子命令.kubectl插件可以使用任意语言开发,如可以是一个bash.python的脚本,也可以是其他语言开发编译的二进制可执行文件,只要最终将脚本或二进制可执行文件以kubectl-的前缀放到PATH中即可.使用kubectl plugin list可以在PATH中

原文地址: https://blog.csdn.net/huangfei711/article/details/79230446 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 在进行深度学习实验时,GPU 的实时状态监测十分有必要.今天详细解读一下 nvidia-smi 命令. 上图是服务器上 GeForce GTX 1080 Ti 的信息,下面

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

第一次知道有显卡(GPU)编程这个东西,是去年比特币最热门的时候,看了几篇关于比特币的文章,说比特币挖矿要靠显卡,CPU的速度与GPU根本就没法比,于是就非常好奇,显卡是什么神奇的东西?为什么运算速度会比CPU快很多?当时也只是好奇而已,根本没想过这东西会与自己有任何关系. 去年年底的时候,我开始研究机器学习,试着用PHP编了几个遗传算法和神经网络算法的程序,发现很有趣,功能很强大,我一直想做医学方面的人工智能开发,觉得机器学习这个东西很有用,但就是运算速度太慢,估算了一下按程序的运行速度,要初

1,目的 Google Colaboratory(https://colab.research.google.com)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!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. Mask R-CNN(https://github.com/matterpo

翻译  https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/ 大多数用户知道如何检查其CPU的状态,查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用.相反,从历史上看,保持GPU的运行状况和状态更加困难.如果您不知道在哪里看,甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能.值得庆幸的是,NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进. 该工具是NVIDIA的系统管理界面(nvidia-smi).根据卡的生成方式,可

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

可参考Windows安装Theano官方教程: http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows 但是内容太多,不看也罢,很多软件已经不需要配置,或者是冗余的.如果你恰好和我一样都是Windows系统,Nvidia带GPU显卡,且你安装的时间离现在2016/02/03的日子还比较近,那么按照下面的顺序装机吧: 1. 安装Nvidia显卡驱动,官网: http://www.nvidia.cn/D

本篇博文仅实现hello world,先看到效果,具体细节将在后续博文解释. 准备 如果你是第一次使用CUDA,在Linux下可以使用下面的命令来检查CUDA编译器是否安装正确: $ which nvcc 一般,该指令输出为: /usr/local/cuda/bin/nvcc 另外,你可能还需要检查下你机器上的GPU型号,可以使用给下面的命令查询: $ ls -l /dev/nv* 可能的输出为: crw-rw-rw- 1 root root 195, 0 Jul 3 13:44 /dev/nv

我的本子是联想y470p-ise,因为是有双显卡,而ubuntu在开机后,双显卡默认是同时工作,会产生巨大的发热,导致很不爽.而且在ubuntu下基本我也不用独显,所以有开机关闭独显的需求. ubuntu自己就就可以驱动我的显卡,可以通过cat来查看显卡信息 elta@elta:~$ sudo cat /sys/kernel/debug/vgaswitcheroo/switch [sudo] password for elta: 0:IGD:+:Pwr:0000:00:02.0 1:DIS: :

[引言]最近接手了公司的关于虫子识别的项目,使用MXNet框架开发,但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络,可用于对图像中大小不一的物体识别,不是单单识别图中的猫和狗(它们都一般大小),而识别图像中不同种类的虫子(虫子本身小,而且难以区分),在这样的场景下很适合用可变卷积Deformable-ConvNets. MXNet本身灵活,扩展性强,根据 https://github.com/msracver/De

GPU驱动兼容性问题 问题描述: 将笔记本的GTX860M 的驱动升级到了376.09版本,出现登陆界面,输入密码后黑屏. 解决思路: 由于正常显示登陆窗口,且可以输入密码,基本排除硬件问题和集成显卡的问题, 问题应该是出在独立显卡上, 用U盘启动一个ubuntu系统(u盘内有一个ubuntu系统),使用正常,再次说明硬件没问题. 重启多次,输入密码后偶尔有一次可以进入.进入系统后,插入U盘,有弹窗的程序可以打开,并且可以播放U盘中的ppt. 此问题与安转ubuntu14.04在GPU服务器上的