linux部署GPU开发环境记录

最新推荐文章于 2024-02-19 13:58:36 发布
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分类专栏： QUANT Python CUDA
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linux安装GPU显卡驱动、CUDA和cuDNN库 - Haiwi Song - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/oTengYue/article/details/79506758

关于如何让docker支持GPU，tensorflow官方给出的文档相当简洁明了

Docker  |  TensorFlow
https://www.tensorflow.org/install/docker?hl=zh_cn

Nvidia-Docker安装使用 -- 可使用GPU的Docker容器 - 喋喋为何叫不休。 - 优快云博客
https://blog.youkuaiyun.com/a632189007/article/details/78801166/

Download - Linux Mint
https://www.linuxmint.com/download.php

 

linux上安装selenium环境及测试
数据知道的博客
06-24 3万+
以下是 Linux 上安装 Selenium 环境及测试的详细步骤和代码示例。
Linux 部署以paddle Serving 的方式部署 PaddleOCR CPU版本
最新发布
XD的博客
04-30 1670
强烈建议您在Docker内构建Paddle Serving，更多镜像请查看Docker镜像列表。：Paddle Serving项目仅支持，接下来所有的与Python/Pip相关的操作都需要选择正确的Python版本。：以下示例中GPU环境均为cuda11.2-cudnn8，如果您使用Python Pipeline来部署，并需要Nvidia TensorRT来优化预测性能，请参考以下说明来选择其他版本。
Linux上的GPU环境搭建（java版）
01-20
这个说明文档是用来帮助大家在Linux环境上来搭建GPU的运行环境，使用的开发语言是java，当然也可以运行在集群上。
Linux下从0开始GPU环境搭建与启动测试
submarineas的博客
06-13 7194
引言 算法环境 cudnn 7.4.1 cuda 10.0 tensorflow-gpu1.14.0 torch1.3.1 torchvision==0.4.2 框架搭建 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库
linux GPU helloworld.
星空中的一颗星
02-25 905
1.检查环境which nvcc输出2.编写代码#include<stdio.h> __global__ void helloDevice(void){ printf("hello cuda_GPU\n"); //global关键字 host调用 device执行 } int main(void){ printf("hello cuda_host!\n"); helloDev...
linux c 多显卡编程,Linux 编程之GPU计算(转)
weixin_36040777的博客
05-15 622
08月11日(星期六)Linux 编程之GPU计算(转)关于brookgpu的简要介绍看下面的链接：本文翻译了斯坦福大学网站上的关于brookgpu语言的一篇文章，原文在：关于brookgpu的用法在公社中有介绍，请看下面的网址：想使用brookgpu需要nvidia的显卡和cg的驱动。ftp://download.nvidia.com/develo ... -1.2.1-Linux.tar.gz...
Linux下多GPU选择实验程序完整代码
11-13
Linux下多GPU选择实验程序完整代码，利用EGL ext提供的根据硬件创建display的方法，在多GPU系统下，实现选择不同的GPU进行绘制。 依赖EGL GL GLEW
在Linux远程服务器上，通过终端部署Anaconda和TensorFlow 1.13 GPU版本
01-16
Anaconda是一个流行的开源平台，用于管理Python环境和数据科学库，而TensorFlow则是Google开发的一个强大的开源库，用于数值计算和机器学习，特别是GPU支持能显著加速计算密集型任务。 ### 1. Anaconda安装 在远程...
部署好的tensorflow-gpu模式下的conda虚拟开发环境
06-07
tensorflow-gpu2.2.0+cudatoolkit10.1+cudnn7.6.5+显卡驱动470.129.06+linux内核5.4.113 pip uninstall certifi#否则安装不起来 验证tf.test.is_gpu_available()为True 纯净的tensorflow-gpu环境打包（linux系统）
tensorflow-gpu-2.10.1-cp310-cp310-linux.whl
06-27
使用此包的用户可以轻松地在具有兼容GPU的Linux环境下安装和运行TensorFlow，进行深度学习的实验和项目。在实际使用中，只需通过pip命令，如`pip install tensorflow_gpu-2.10.1-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64....
手把手带你在Linux上安装带GPU加速的opencv库（C++版本）
yzfzzz的博客
02-19 4597
本文旨在详细指导Linux用户在系统上安装带有GPU加速功能的OpenCV库，专注于C++版本。我们将从下载OpenCV安装包开始，逐步进行环境依赖的安装，并最终完成OpenCV库的安装和配置。通过本文，读者将能够充分利用GPU加速功能，提升OpenCV图像处理的速度和效率。
Linux GPU Driver Developer’s Guide
maze的专栏
05-07 8357
总览 该框架以基于Wayland的Windowing system为例，描述了linux graphic系统在DRI框架下，通过两条路径（DRM和KMS），分别实现Rendering和送显两个显示步骤。 1）Application（如3D game）根据用户动作，需要重绘界面，此时它会通过OpenGL|ES、EGL等接口，将一系列的绘图请求，提交给GPU。 a）OpenGL|ES、EG...
【GPU linux环境搭建】10分钟了解下centos 下 GPU搭建过程
赖德发的博客
03-22 2851
主要内容 1、深度学习显卡驱动安装 2、cudatoolkit安装 3、cudnn安装 4、验证安装成功 一、基本环境信息 显卡：GeForce GTX 1660 操作系统：CentOS 7.4 二、基础环境验证 验证系统是否能正常识别 GPU lspci | grep -i nvidia 这里看到有2块显卡。 三、检查系统需要的驱动版本安装 yum erase kmod-nvidia yu...
linux用gpu跑程序,linux系统利用GPU跑数据（tensorflow）
weixin_42245967的博客
05-01 1293
查看机器上GPU情况命令： nvidia-smi功能：显示机器上gpu的情况命令： nvidia-smi -l功能：定时更新显示机器上gpu的情况命令：watch -n 3 nvidia-smi功能：设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。在终端执行程序时指定GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 py...
纯裸机Linux搭建GPU环境
mouxiaoqiu的博客
04-02 894
纯裸机安装GPU环境： 一路踩坑倒腾一下午 记录下方便后人可以在半小时内完成的事情不用花上一天研究，写的不明白的可以留言，但是比较懒不经常上。。。 症状：nvidia-smi命令显示command not found 简化避坑版： 安装版本推荐（NVIDIA 384.183版本 + CUDA 9.0 + cudnn 7.1 ） 切换到root账户 1.先安装NVIDIA驱动 安装kernel ...
Linux服务器+GPU配置总结（一）
塞上江南的专栏
02-18 5289
1. 普通用户增加sudo命令的解决方法： a. 切换到root用户下：su – root b. 给/etc/sudoers文件添加写权限 :chmod u+w /etc/sudoers c. 给普通用户添加使用sudu的的权限： vim /etc/sudoers 找到这行：root ALL=(ALL) ALL, 在这行下面添加...
Linux搭建YOLOv3+OpenCv3+GPU开发环境
晨海的博客
03-02 2696
操作系统平台：Ubuntu16.04 独立显卡：GeForce 940M 环境配置：NVIDIA驱动+CUDA+cuDNN 一、安装NVIDIA驱动 安装好双系统后，开启Linux操作系统，安装NVIDIA驱动，首先区Nvidia官网查看适合自己的GPU驱动，我的显卡类型是GeForce 940M，所以选择对应驱动下载 下载后的驱动安装包为 NVIDIA-Linux-x86_64-440....
【Deepfake】linux，gpu，环境搭建实录
L X G 的博客
05-24 1082
文章目录报错CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime versionCUDA查询GPU查询CUDA版本切换vim编辑器正确安装tensorflowlibcublas.so.9.0: cannot open shared object file... 报错 CUDA driver version is insufficient for ...
下载TensorFlow GPU 2.10.1安装包优化Linux环境
资源摘要信息: "tensorflow-gpu-2.10.1-cp38-cp38-linux.whl" 是TensorFlow库的GPU加速版本的Python wheel安装包，适用于Python 3.8版本和兼容的Linux系统。该安装包的详细名称为"tensorflow_gpu-2.10.1-cp38-cp38-...
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