1.1.1 确认具备支持cuda的NVIDIA 显卡 输入lspci | grep -i nvidia,确认计算机搭载Nvidia的独立显卡,并且该型号支持CUDA. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus站点上列举了支持的GPU型号及其性能。 如上图,本机安装的是GT 635M显卡,下图是该显卡支持的特性。 1.1.2 查看操作系统版本 使用命令 uname -m && ...
1.安装NVIDIA显卡驱动 2.CUDA安装 2.1显卡驱动版本与CUDA版本的对应关系 2.2tensorflow-gpu版本与cuda版本的对应关系 2.3.开始安装 3.cuDNN的安装 GPU配置 注意:如果只是想进行深度学习框架GPU版本的安装,安装完显卡驱动后,留意下驱动最大支持的CUDA版本,直接跳到Anaconda的安装,不需另外安装CUDA、cuDNN,因为Anaconda中...
当机器上有多块GPU卡的时候,有时候在程序调用过程中会发现我们所使用的 GPU index和nvidia-smi显示的并不相同。这是因为cuda调用显卡的顺序默认为FASTEST_FIRST,是按照显卡从快到慢的顺序调用的,所以index和nvidia-smi显示的顺序不一致。可以通过设置CUDA_DEVICE_ORDER变量来解决这个问题。 CUDA_DEVICE_ORDER的取值为...
cuda环境搭建必须要有nvidia(gpu)显卡。CUDA主要是面向Nvidia的GPU的。Nvidia也推出了CUDA X86，使duCUDA代码可以由X86处理器执行，尽管这只是提高了CUDA的代码兼容性而已。Intel和AMD的显示芯片都不能进行CUDA编程。想要让cuda环境搭建在Windows8.1下搭建能利用GPU并行运算，必须有支持GPU并行运算的Nvidia显卡...
1 nvidia-gpu(cuda)安装 前提准备 检查驱动是否安装:只要你打开任务管理器,在 GPU 那里看到了你的 NVIDIA 显卡,即可。说明你的硬件驱动,已安装。 查看驱动版本:cmd->nvidia-smi 注意:需要添加系统变量,默认在:C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI ...
CUDA:是显卡厂商NVIDIA推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外。还有一个叫做cudnn 查看自己电脑是否可以使用GPU加速? 想要使用GPU加速,则需要安装cuda,所以首先需要自己的电脑显卡是否支持cuda的安装,也就是查看...
首先确定你是不是装过Nvidia的显卡驱动,没装过的话先去装一个 高一点版本的驱动会自动注册nvidia-smi应用,可以直接去cmd运行查看 装过驱动但是执行不生效的话,去查找C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\nvdm*\nvidia-smi.exe 中间nvdm*表示不同的显卡驱动版本,可以自己近似匹配一下 运行之后就可以看到本...
起初以为是cudnn版本问题,但实际是tensorflow-gpu版本过高了,降低为1.10.1就好了。 3.5 验证cuda和cudnn安装无误 进入到python shell,输入以下代码 import tensorflow 按回车,若无报错说明cuda与cudnn已经安装好了。 3.6 安装NVIDIA显卡驱动 重做inittramfs镜像: ...
显卡型号: GPU 2080 ti *8 操作系统: CentOS Linux release 7.8.2003 (Core) docker 版本: 20.10.6 (18 版本不支持gpu) 软件下载 nvidia驱动 官方地址:https://www.nvidia.com/en-us/drivers/unix/ 找到Latest Long Lived Branch Version(长期支持版) ...