显卡

在终端输入如下命令：nvidia-smi 来源： https://www.cnblogs.com/elitphil/p/12000836.html

图形化是一个复杂的技术，在 Linux 下面更是如此。本文尝试介绍 Linux 实现图形化的方方面面。 硬件 在介绍图形化技术之前，首先介绍一下图形化相关硬件的工作原理。 显示器 显示器屏幕上显示的内容由一系列的像素组成，这些像素信息由主机传输给显示器。通用的显示器接口有 VGA 和 HDMI 两种，这里以 VGA 为例。VGA 接口有 15 根针，传输的是模拟信号 显卡 集成显卡和独立显卡。集成显卡是主板的一部分，没有自己的存储器，而是使用系统内存工作。独立显卡拥有自己的专用内存、内部总线甚至包括风扇，是一个自主程度相当高的组件。独立显卡并不一定是可拆卸的，尤其是在笔记本电脑上。 现代的 GPU 的功能包括： 将内容显示到屏幕上 2D 加速 3D 加速 视频解码 科学计算 显卡包含显示输出接口，如 VGA、HDMI 等。显示输出时，图像信息首先保存在 Framebuffer 中，显卡会根据显示器的刷新频率将图像信息转换成信号流，编码器将数字信号转换为 VGA 的模拟信号，通过插槽输送到显示器。这里说到的 Framebuffer 是显卡存储器中的一部分，里面存储的信息正式屏幕上最终显示的内容，具体的格式与显示器设置有关。 通常主板有集成显卡，因此具有显示输出接口。NVIDIA 和 AMD 的独立显卡也带有显示输出，当为电脑接上独立显卡之后，主板一般会关闭自带的视频输出

查看CPU配置 $lscpu $cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c 查看内存配置 $free -h 查看硬盘大小 $fdisk -l |grep Disk$lspci -v -s 00:02.0 （输入显卡序号，获得某块显卡的详细信息） $lsblk$cat /sys/block/磁盘名字/queue/rotational 查询是否固态 返回0：SSD盘 返回1：SATA盘 查看显卡配置 $lspci | grep -i vga 查看所有显卡 来源： https://www.cnblogs.com/scholars-xian/p/11984638.html

电脑故障维修大全 使用电脑的时经常会遇到些大大小小的问题,如电脑经常性死机、蓝屏、黑屏;网络速度太慢、网页打不开、宽带连接不稳定;游戏应用程序出错、磁盘空间不足、电脑没声音等等,上维修店维修少则几十块,多则一两百,关键是扛着电脑来来回回太麻烦。下面给大家介绍电脑故障维修大全。 开启分步阅读模式 01 内存故障 故障现象一:内存条与主板插槽接触不良、内存控制器出现故障表现为:打开主机电源后屏幕显示"Error:Unable to ControlA20 Line"出错信息后死机。 分析处理:仔细检查内存条是否与插槽保持良好接触或更换内存条。 故障现象二:自检通过。在DOS下运行应用程序因占用的内存地址冲突,而导致内存分配错误,屏幕出现"Memory A11ocationError"的提示。 分析处理:因Confis.sys文件中没有用Himem.sys、Emm386.exe等内存管理文件设置Xms.ems内存或者设置不当,使得系统仅能使用640KB基本内存,运行的程序稍大便出现"Out of Memory"(内存不足)的提示,无法操作。这些现象均属软故障,编写好系统配置文件Config.sys后重新启动系统即可。 故障现象三:Windows系统中运行的应用程序非法访问内存、内存中驻留了太多应用程序、活动窗口打开太多、应用程序相关配置文件不合理等原因均能导致屏幕出现许多有关内存出错的信息

前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为 DataParallel 而不是 DistributedParallel ，后者为多主机多GPUs的训练方式，但是在实际任务中，两种使用方式也存在一部分交集。 使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：[0,1]： 在我们设备中确实存在多卡的条件下，最简单的方法是直接使用torch.nn.DataParallel将你的模型wrap一下即可： net=torch.nn.DataParallel(model) 这时，默认所有存在的显卡都会被使用。 如果我们机子中有很多显卡(例如我们有八张显卡)，但我们只想使用0、1、2号显卡，那么我们可以： net=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2]) 或者这样： 很简单的操作

1、终端输入： lspci -vnn | grep VGA -A 12 第一行输出便有硬件厂商、型号名称/序列号和PCI ID。 2、另一种输入： lshw -C display 会显示显卡信号信息 3、输入： sudo lshw -c video | grep coniguration 显示使用的网卡驱动名称 4、输入： modinfo vmwgfx 检查网卡驱动详情 5、输入： glxinfo | grep OpenGL 检查硬件加速。启用基于硬件的3D加速。 6、输入： ubuntu-drivers devices 显示各种驱动信息（包含显卡及其驱动） 7、输入： sudo ubuntu-drivers autoinstall 安装对应显卡驱动（安装后重启电脑）。 来源： https://www.cnblogs.com/vcan123/p/11902213.html

一、GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？ GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显卡的大脑或心脏。 GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于显卡。 GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任务较重，所以功耗较大，只能焊接在显卡的电路板上使用。 显卡上都有GPU，它是区分显性能的最主要元件，显卡也叫显示适配器，分为独立显卡和主板上集成显卡，独立显卡主要由GPU、显存和接口电路构成，集成显卡没有独立显存而是使用主板上的内存。 如果是独立显卡，一般它就焊在显卡的电路板上，位置在显卡的风扇下面。 如果是集成显卡，一般GPU就和CPU集成在一起了，这时候它和CPU共用一个风扇和缓存 。 因此GPU实际上就是显卡的核心部件，显卡主要就是靠它来工作的。 好果把显卡的电路板看成主板，GPU就是显卡上的CPU，即显卡的中央处理器。 现在的GPU开发厂家只有2个，一个是AMD(ATI)，一个是N'VIDIA英伟达。GPU之于显卡，就相当于CPU之于电脑的关系。 GPU运算时没有其他CPU那些指令集之类东西干扰，所以专一运算效率更高。 GPU是图形处理器，一般GPU就是焊接在显卡上的

很多新手在购买组装机时都会有一些疑惑，应该购买多大显存的显卡，主板要大板还是小板，CPU核心越多是不是越好，这些问题相信很多朋友都会有，那么新手在装机时要注意什么问题？看完下边的解析，希望对你们有所帮助。 1：显卡（可以根据显卡天梯图来选择合适自己的型号） 其实购买显卡的时候主要不是看显存，主要看显卡的型号，显卡的显存并不是越大越好，很多新手用户在选购显卡时都会觉得显卡显存越大越好，其实并不是这样。显卡的显存大小只有在高端型号的显卡上才会有意义，否则就只是用来坑骗电脑小白的。即使是低端型号的显卡配上了大容量的显存，在使用的过程中显存的利用率也不高。 ​显卡 2：CPU（可以根据CPU天梯图来选择合适自己的型号） 其实CPU的核心数量也并不是越多越好，很多新手用户在选择CPU时，张口就是要是几核几核的，认为核心数越多越好，其实在选择CPU时最重要是看型号，看性能，一般来说玩游戏的话单核性能强，主频高才行，不过也有很多核心多，单核又强大的，不过价格就比较贵了，目前市面上的锐龙CPU多核心性能方面要比英特尔稍微强，但是英特尔单核心性能就要比AMD的强（个别型号例外），怎么选看你自己了 ​AMD:CPU 3：主板 主板大板并不一定比小板好，ATX和MATX是现在最常见的两种主板板型，ATX的版型比MATX要大，但性能上并不一定比MATX的好，主板的大小与性能的好坏是没有绝对性的

----系统版本：CentOS Linux release 7.7.1908 ----显卡：P1000 1、添加ELRepo源 $ rpm -- import https: //www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org $rpm - Uvh http: //www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-4.el7.elrepo.noarch.rpm 不同操作系统添加源请看 此处 2、安装显卡检测程序 $ yum install nvidia-detect 3、检测显卡 $ nvidia-detect -v Probing for supported NVIDIA devices... [10de:1cb1] NVIDIA Corporation GP107GL [Quadro P1000] This device requires the current 430.40 NVIDIA driver kmod-nvidia WARNING: Xorg log file /var/log/Xorg.0.log does not exist WARNING: Unable to determine Xorg ABI compatibility WARNING: The driver for this device does not

最近遇到公司有两台电脑使用过程中经常不定时的自动重启，网上找了一些解决自动重启的办法，归纳如下。 一、硬件问题导致的重启 1、机箱内灰尘太厚：首先对机箱内部进行灰尘清除，把机箱盖打开，用风机对机箱进行吹拭； 2、内存条和独立显卡的金手指部分氧化：对机箱内部大面吹拭完毕后，分别将内存条和显卡取下来，然后用风机或者嘴对准内存条和显卡的卡槽进行吹拭，吹拭完毕后，用橡皮将显卡和内存条的金手指擦拭一下，在将内存条和显卡插入卡槽就行了。 3、显示器连接松动：然后检查一下显示器与显卡之间的连接线是否有问题，一般情况下，连接线非人为原因基本是不会出现问题的。 4、CPU散热不良：接上电源，开机以后看CPU风扇运转情况，如果转速很慢、里边灰尘很厚，可以考虑直接更换CPU风扇。如果转速正常，可以断电后取下风扇，在CPU上均匀涂抹一层导热硅脂，然后装上CPU风扇； 5、电源供电不稳定：更换一个新的电源，供电不稳定容易造成电脑意外自动关机、自动重启； 6、连接线松动：将机箱内的硬件归位，检查一下数据线、电源线等连接线是否有松动情况，拔掉重新连接紧，然后重新启动电脑就可以了。 以上是由硬件原因造成的电脑频繁自动重启的方法。 二、系统、驱动、软件问题导致的重启 1、系统失败导致自动重启：计算机–属性–高级设置，切换到“高级”选项卡，单击启动和故障恢复的“设置”按钮。在系统失败选项下将“自动重新启动