How can I modify xorg.conf file to force X server to run on a specific GPU? (I am using multiple GPUs) [closed]
来源： https://stackoverflow.com/questions/18382271/how-can-i-modify-xorg-conf-file-to-force-x-server-to-run-on-a-specific-gpu-i-a
cuda
How can I modify xorg.conf file to force X server to run on a specific GPU? (I am using multiple GPUs) [closed]
来源： https://stackoverflow.com/questions/18382271/how-can-i-modify-xorg-conf-file-to-force-x-server-to-run-on-a-specific-gpu-i-a
Cannot install CUDA Toolkit 9.1.85 on Windows 7 64 bit
来源： https://stackoverflow.com/questions/50042186/cannot-install-cuda-toolkit-9-1-85-on-windows-7-64-bit
Cannot install CUDA Toolkit 9.1.85 on Windows 7 64 bit
来源： https://stackoverflow.com/questions/50042186/cannot-install-cuda-toolkit-9-1-85-on-windows-7-64-bit
编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口
TensorFlow 的 Python 接口由于其方便性和实用性而大受欢迎，但实际应用中我们可能还需要其它编程语言的接口，本文将介绍如何编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口。 安装环境： Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 9.0 cuDNN 7 Bazel 0.17.2 TensorFlow 1.11.0 1. 安装 Bazel 安装 JDK sudo apt-get install openjdk-8-jdk 添加 Bazel 软件源 echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add - 安装并更新 Bazel sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel 点此查看 Bazel 官方安装指南 2. 编译 TensorFlow 库 点此下载 TensorFlow 源码 进入源码根目录，运行 ./configure 进行配置。可参考 官网 -> Build from
CUDA: When to use shared memory and when to rely on L1 caching?
来源： https://stackoverflow.com/questions/11275744/cuda-when-to-use-shared-memory-and-when-to-rely-on-l1-caching
成功解决torch\cuda\__init__.py“, line 208, in check_error raise Cuda Error(res) torch.cuda.Cuda Error: C
成功解决torch\cuda\__init__.py", line 208, in check_error raise Cuda Error(res) torch.cuda.Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version (35) 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 Traceback (most recent call last): File "image_animation.py", line 113, in <module> kp_driving_initial = kp_detector(source1) File "F:\File_Anaconda\CV2020_RealTimeImageAnimation\envs\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 489, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "F:\File_Anaconda\CV2020_RealTimeImageAnimation\envs\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line
TensorRT：win10平台SDK发布在win7上遇到的问题
环境：win10+win7 版本：TensorRT-5.1.5.0.Windows10.x86_64.cuda-10.1.cudnn7.5 缘由：在win10上编写的IPugin插件，需要封装为SDK，在win7上使用，就遇到了问题。 现象：win7 可以正常编译， 运行时提示： api-ms-win-core-libraryloader-l1-2-0.dll 丢失 定位 ：自己查了半天，才找到是nvonnxparser的问题，后来想起来，可以直接查DLL的依赖，就知道是那个DLL文件的问题了 操作 ：使用 Dependency Walker 进行验证，果然是nvonnxparser.dll里面依赖了api-ms-win-core-libraryloader-l1-2-0.dll这个鬼东西。 处理：1-在win7上自行编译nvonnxparser【这个比较复杂，后面有时间 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4321646/blog/4666298
用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布！
简介： 云原生已经成为业内云服务的一个趋势。在云原生上支持异构计算有助于提升CPU的利用率。一文分析业内主流GPU共享方案，并告诉你阿里云cGPU牛在哪里！阿里云异构计算推出的cGPU（container GPU）容器技术，创新地提出了一种不同于以往的GPU容器方案，克服了业内主流方案的一些常见的缺陷，在保证性能的前提下，做到了容器之间的GPU显存隔离和任务隔离，为客户充分利用GPU硬件资源进行训练和推理提供的有效保障。 作者：阿里云异构计算高级技术专家 何旻 背景 云原生已经成为业内云服务的一个趋势。在云原生上支持异构计算，这个功能在标准的Docker上已经可以很好的支持了。为了进一步提高GPU的利用率、避免算力浪费，需要在单个GPU上可以运行多个容器，并且在多个容器间隔离GPU应用，这在标准的Docker上是无法做到的。为了满足这一需求，业界也做了很多探索。NVIDIA vGPU, NVIDIA MPS, 基于rCUDA的方案等，都为用户更小颗粒度的使用GPU提供了可能。 近日，阿里云异构计算推出的cGPU（container GPU）容器技术，创新地提出了一种不同于以往的GPU容器方案，克服了业内主流方案的一些常见的缺陷，在保证性能的前提下，做到了容器之间的GPU显存隔离和任务隔离，为客户充分利用GPU硬件资源进行训练和推理提供的有效保障。 业内常用方案简介
GPU集群环境(CentOS 7.4)下NVbio的编译安装
0x01 环境 10节点CPU，GPU混合集群。其中四个GPU节点，使用Tesla P100。 基础操作系统为centos 7.4 x86_64。cuda 10.2，anaconda 4.3。 0x02 需求 在GPU节点上编译安装nvbio。 NVBIO是一款基于C++框架的GPU加速库，其能够对短和长读一致性进行>高吞吐量的序列分析，并且其模块库中包含数据结构、算法和使用的应用程序。通过NVBIO可以在CPU-GPU 和CPU-only上建立复杂的计算基因组学。 https://developer.nvidia.com/nvbio https://github.com/NVlabs/nvbio 0x03 问题 从github上clone最新代码。 nvbio使用cmake编译，开始按文档进行，出错。 ... identifier __float2half_rn" is undefined ... ... cuda - fatal error: cub/cub.cuh: No such file or directory ... mkdir build cd build cmake .. make -j8 0x04 原因 后来仔细检查了一下。 CentOS 上GCC版本太旧，4.8.3，不支持c++11规范。 缺少cub库。 其他cmake参数： -DGPU