DL 工作站配置

在DL工作站安装Ubuntu系统过程中,点击“安装Ubuntu”后,AOC显示器显示“输入不支持”。
  • DL 工作站安装Ubuntu系统时:点击“安装Ubuntu”AOC显示器显示“输入不支持”
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SSM框架,涵盖了Spring MVC、Spring以及MyBatis这三个框架,在Java领域内作为构建Web应用程序的常用架构而备受青睐,特别是在电子商务购物平台的设计与实现过程中展现出极高的应用价值。 这三个框架各自承担着特定的功能角色,通过协同运作来达成高效且灵活的业务处理目标。 Spring MVC作为Spring体系结构中的一个关键部分,主要致力于处理HTTP请求与响应,并推行模型-视图-控制器(MVC)的设计模式。 其运作机制中,DispatcherServlet扮演着前端控制器的角色,负责接收HTTP请求,并将其依据请求映射至相应的Controller处理方法。 在Controller执行完业务逻辑后,会将处理结果传递给ModelAndView对象,随后由ViewResolver将其解析为具体视图进行呈现。 Spring MVC还具备数据绑定、验证以及国际化等附加功能,这些特性显著提升了开发工作的效率以及代码的可维护程度。 Spring框架则是一个综合性的企业级应用开发框架,其核心能力包含依赖注入(DI)、面向切面编程(AOP)以及事务管理等关键特性。 DI机制使得开发者能够借助配置文件或注解手段来管理对象的生成与依赖关联,从而有效降低组件之间的耦合性。 AOP技术则适用于实现诸如日志记录、权限管理这类跨领域的功能需求,有助于使代码结构更为清晰。 Spring在事务管理方面提供了编程式和声明式两种处理途径,确保了数据操作过程遵循原子性与一致性原则。 MyBatis则是一个轻量级的数据库访问层框架,其特点在于将SQL语句与Java代码进行分离,并支持动态SQL的编写。 开发者可以在XM...
### 如何配置适合机器学习的工作站 #### 硬件选择 对于构建一台高效的机器学习工作站,硬件的选择至关重要。合理的硬件配置能够显著提升模型训练的速度和效率。 - **处理器 (CPU)**:建议选用多核心高性能的 CPU,例如 Intel 或 AMD 的高端型号。根据实际需求可以选择不同规格的核心数与频率组合[^3]。 - **图形处理单元 (GPU)**:NVIDIA GPU 是目前最广泛应用于深度学习领域的产品之一。RTX 4070 这样的消费级显卡也能够在一定程度上满足日常研究的需求;而对于更复杂的大规模数据集,则可能需要考虑 Tesla V100、A100 等专业级别的加速器[^2]。 - **内存 (RAM)**:充足的 RAM 对于加载大型数据集非常重要。推荐至少配备 64 GB DDR4 内存,如果预算允许的话可以增加到更高容量以支持更大的批处理量或更多并发任务运行。 - **硬盘存储**:考虑到大量文件读写操作频繁发生,在选购 SSD 固态硬盘的同时也要兼顾总线带宽等因素来保障整体性能表现。此外还可以搭配机械硬盘用于长期保存资料备份等用途。 - **网络连接**:高速稳定的互联网接入有助于获取开源框架更新及在线资源分享社区的支持服务。 #### 软件安装与环境搭建 完成上述硬件准备之后,接下来就是操作系统及其配套工具链的部署工作: ##### 安装 Linux 发行版 Ubuntu LTS 版本因其良好的兼容性和活跃度成为众多开发者首选的操作平台。最新发布的 Ubuntu 24.04 桌面版本不仅提供了友好的图形界面还内置了许多实用功能方便初学者入门使用。 ##### 配置 NVIDIA 显卡驱动程序 确保已正确识别并激活所使用的 GPU 设备,这一步骤通常涉及到下载对应版本的官方驱动包并通过命令行方式进行手动安装设置过程[^1]。 ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update ubuntu-driver autoinstall ``` ##### 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库 这两个组件构成了 TensorFlow/PyTorch 等主流框架调用底层计算能力的关键接口层。按照官方文档指导逐步执行相关指令即可顺利完成整个流程。 ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda export PATH=/usr/local/cuda-12.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.0/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} # For cudnn, follow the instructions on Nvidia's official website to download and extract it. tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.*_*-cuda*.tgz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` ##### 测试 PyTorch/TensorFlow 是否能正常利用 GPU 加速 最后通过简单的 Python 脚本来验证当前环境中是否存在可用的 GPU 资源,并确认其能否被 ML/DL 工具有效访问。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ```
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