网站上的小白入门系列教程是基于2019.3.13的版本而编写,有部分内容已经发生了变化.而目前比较稳定的版本为620,这个版本保持了很长一段时间,并没有发现什么大问题,用着挺好.所以我决定针对这个版本从新写一个使用教程.(哭,写了几天项目作者开始疯狂更新版本….不过没关系620还是值得拥有!) 这个教程主要是为了把一些更新的内容囊括进来,不会像小白入门那么细致,但是我会尽量写的通俗易懂. 1. DeepFaceLab的安装 软件安装部分可以参考之前的教程,是一模一样的,核心要点只有一个:更新驱动

网上有很多方法,但是针对AMD显卡的方案不多,所以笔者今天想写一篇关于AMD显卡的教程. 首先,进入这个网址下载一些东东:http://support.amd.com/zh-cn/download/desktop?os=Ubuntu+x86+64 ,说明一下,这个网址是针对Ubuntu64位系统的,32位的用户请选择32位的文件下载.下哪些文件呢? 有三个: (1)AMD Catalyst™ 14.12 Proprietary Ubuntu 14.04 x86_64 Video Driver f

早期的显卡仅用于显示,后来显卡中加入了2D加速部件,这些部件用于做拷屏,画点,画线等操作.随着游戏.三维模拟以及科学计算可视化等需要,对3D的需求逐渐增加,早期图形绘制工作由CPU来完成,要达到真实感和实时效果,只能绘制一些简单的线框模型,上世纪80年代,斯坦福大学的Jim Clark教授率先提出用专用集成电路技术实现一个专用的3D图形处理器的设想,于1984年推出了世界上第一个通用图形工作站IRIS1400. AMD最早的显卡从R100开始,一直到R900(R600以后也使用HD xxxx作为

转载自:https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd34844e0ce10ae35865.html 升级win10后,使用a卡的小伙伴应该会大为恼火,开机竟然需要黑屏40多秒才能进入桌面,怎么办呢,今天为带来一个暂时的解决办法 出现这个现象的原因是因为a卡与win10不兼容导致的,我们首先下载一个文件:http://pan.baidu.com/s/1bnlNFg 下载后打开压缩包,点击ULPS_Disable.reg这个 注册表文件,出现下图所示 点击确定后,

同样先卸载先前版本 代码: sudo sh /usr/share/ati/fglrx-uninstall.sh 代码: sudo apt-get remove --purge fglrx fglrx_* fglrx-amdcccle* fglrx-dev* 重启 代码: sudo reboot 下载驱动,右边直接有ubuntu32位和64位驱动链接:http://support.amd.com/en-us/download对应你的系统版本,14.04(或12.02)的4个deb包全部下载.然后按

1.检查自己的显卡类型[root@localhost amdgpu-pro-18.50-708488-rhel-7.6]# lspci | grep -i vga03:00.0 VGA compatible controller: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Cape Verde XT [Radeon HD 7770/8760 / R7 250X] 2.下载对应的安装包https://www.amd.com/en/support/graphics

前面几个blog对DRM驱动.显卡的显存管理机制.中断机制都进行了一些描述,现在阅读AMD drm驱动的初始化过程应该会轻松许多. 下面是一AMD的开发人员编写的文章(先暂时放在这里,后续有时间再添加自己的看法). Understanding GPUs from the ground up I get asked a lot about learning how to program GPUs.  Bringing up evergreen kms support seems like a go

CPU上处理的中断可以分成“硬件中断”和“软件中断”两类,比如网卡产生的中断称为硬件中断,而如果是软件使用诸如"int 0x10"(X86平台上)这样的指令产生中断称为软件中断,硬件中断是异步的,其发生的时机是不可知的,但是软件中断是同步的,CPU是“确切”知道其发生的时机的. 同样的,在GPU看来,中断也可以分成“硬件中断”和“软件中断”两类,比如热插拔事件或者vblank事件都会产生“硬件中断”,这些事件在GPU看来是异步的,GPU不知道这些事情何时发生.GPU也可以使用类似CPU

前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制,在命令环机制下,驱动写入PM4(不知道为何会取这样一个名字)包格式的命令对显卡进行配置.这一篇blog将详细介绍命令包的格式. 当前定义了4中命令包,分别是0型/1型/2型和3型命令包,命令包由两部分组成,第一部分是命令包头,第二部分是命令包主体,命令包头为请求GPU执行的具体操作,命令主体为执行该操作需要的数据. 0型命令包 0型命令包用于写连续N个寄存器.包主体部分是依次往这些寄存器写的值.包头各个部分的意义为: 位 域名称 描述 12:0 BAS

通常通过读写设备寄存器对设备进行编程,在X86系统上,有专门的IO指令进行编程,在其他诸如MIPS.SPARC这类系统上,通过将设备的寄存器映射到内存地址空间直接使用读写内存的方式对设备进行编程. Radeon显卡提供两种方式对硬件进行编程,一种称为“推模式”(push mode)即直接写寄存器的方式,另一种称为拉模式,这篇blog讨论拉模式,这也是驱动中使用的模式. 在拉模式下,驱动使用命令流(Command Stream)的形式进行对显卡编程:驱动程序将需要对显卡进行配置的一连串命令写入命令

显卡使用的内存分为两部分,一部分是显卡自带的显存称为VRAM内存,另外一部分是系统主存称为GTT内存(graphics translation table和后面的GART含义相同,都是指显卡的页表,GTT 内存可以就理解为需要建立GPU页表的显存).在嵌入式系统或者集成显卡上,显卡通常是不自带显存的,而是完全使用系统内存.通常显卡上的显存访存速度数倍于系统内存,因而许多数据如果是放在显卡自带显存上,其速度将明显高于使用系统内存的情况(比如纹理,OpenGL中分普通纹理和常驻纹理). 某些内容是必

pytorch在训练中使用多卡: conf.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else "cpu") conf.device_ids = list(conf.device_ids) self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids) self.model.to(conf.device) 然后在训练的命令行

测试了下游戏,很稳.方法:在卡顿的状态下打开RADEON设置,依次点击显示器→规格→覆盖,将支持HDCP选为禁用,按提示重启即可.

Linux/Unix环境下最早的图形系统是Xorg图形系统,Xorg图形系统通过扩展的方式以适应显卡和桌面图形发展的需要,然而随着软硬件的发展,特别是嵌入式系统的发展,Xorg显得庞大而落后.开源社区开发开发了一些新的图形系统,比如Wayland图形系统. 由于图形系统.3D图形本身的复杂以及历史原因,Linux下的图形系统相关的源码庞大而且复杂,而且缺少学习的资料(所有源代码分析或者驱动编程的书籍都很少介绍显卡驱动).在后续一系列文章中,笔者将从对AMD硬件编程的角度出发对部分问题做一个简单的

转:https://www.cnblogs.com/shoemaker/p/linux_graphics01.html Linux/Unix环境下最早的图形系统是Xorg图形系统,Xorg图形系统通过扩展的方式以适应显卡和桌面图形发展的需要,然而随着软硬件的发展,特别是嵌入式系统的发展,Xorg显得庞大而落后.开源社区开发开发了一些新的图形系统,比如Wayland图形系统. 由于图形系统.3D图形本身的复杂以及历史原因,Linux下的图形系统相关的源码庞大而且复杂,而且缺少学习的资料(所有源代码

公司开发需要测试新的 AMD显卡,由于测试服务器上的显卡是英伟达的显卡所以换完后要安装相应的驱动.由于之前装机的同事装的ubuntu是18.04.5 恰巧18.04.5在amd官网上没有相匹配的驱动(这里由于开发之前在测试机上部署好了环境 就没有及时将系统降级 耽误了好久) 查看版本: lsb_release -a No LSB modules are available.Distributor ID: UbuntuDescription: Ubuntu 18.04.5 LTSRelease:

在玩3D游戏时,因为我的显卡不是特别给力,所以针对性能做出牺牲质量换取性能的调整. 简单设置 简单的方法是,3D设置-通过预览调整图像设置,根据偏重点来设置平衡:性能或者质量. 高级设置 如果你想自行设置每一处细节,可以适当地修改以下设置 1.各向异性过滤:关,2x,4x,8x,16x,数字越大,消耗越高,可根据显卡强劲来设置 2.垂直同步:关了性能会提升,但画面也许会撕裂,也和显示器的刷新频率有关,我的显示器是60HZ,我选择关闭 3.最大预渲染帧数:根据情况调节,如果卡,将帧数调低 4.电源

一.前言 自从安装了CentOS,我的显卡就没消停过,一直在彪高温而且噪音特别大,于是决定上网搜索解决办法.下面记录下来以供日后查阅. 二.安装fglrx driver(ATI/AMD 显卡的linux驱动) 分别执行下面的命令安装 1. rpm --import http://elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 2. rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-6-6.el6.elrepo.noarch.rpm y

关于Avizo或Amira中体渲染不显示的问题,常常有人在问,有人甚至怀疑软件有问题,今天就这个话题总结如下: 首先我们要清楚像Avizo或Amira之类的三维可视化软件,必须是在配有专业显卡的工作站或其他机器上才可以正常运行. 从Avizo或Amira厂商的硬件配置推荐中,我们可以看到需要有NVIDIA或AMD的专业显卡,但从我个人的实践来说,NVIDIA的肯定能跑Avizo或Amira,如果是AMD,看运气,也许是我玩的太Low,没遇到更高端的AMD显卡(有AMD专业显卡下Avizo玩的溜的

显卡的性能指标有: 流处理器(SP)数量 核心频率 流处理器的架构 显存容量 显存频率 显存带宽 1. 流处理器的数量 把一个GPU当成是一个画画的工厂,其中流处理器的数量就是画师的数量,其数量自然是越多越好. 2. 核心频率 画师的手速,值越高越好. 3. 流处理器的架构 画师的水平,架构性能越高越好 常见的有 4. 显存容量 就是画师工厂的仓库,指存储容量,越高越好. 5. 显存频率 可看成画师工厂的运画到仓库的搬运人员其运输的速率,即单位时间内运输的趟数. 6,带宽 即搬运人员的数量.  

Deep Fake Lab早期只有两个版本,一个是专门正对NVIDIA显卡的CUDA9的版本,另一个是支持CPU的版本. 三月初该项目作者对tenserFlow,Cuda的版本进行了升级,预编译的软件包也分成了三个版本,每个版本针对不同配置的电脑. 为了方便大家正确选择版本,下面对每个版本做一个简单的介绍. 作者解释 Available builds: DeepFaceLabCUDA9.2SSE - for NVIDIA cards up to GTX1080 and any 64-bit CP