Linux whale 2.6.32-5-686 #1 SMP Thu Nov 3 04:23:54 UTC 2011 i686 GNU/Linu
问题内容: 我正在做一个用Java完成的业务项目,需要巨大的计算能力来计算业务市场。简单的数学运算,但包含大量数据。 我们订购了一些cuda gpu进行尝试,并且由于cuda不支持Java,我想知道从哪里开始。我应该建立一个JNI接口吗?我应该使用JCUDA还是其他方法? 我没有这方面的经验,我想如果有人可以指导我一些事情,以便我可以开始研究和学习。 问题答案: 首先,你应该意识到CUDA不会自动
本文向大家介绍Linux下监视NVIDIA的GPU使用情况详解,包括了Linux下监视NVIDIA的GPU使用情况详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在使用TensorFlow跑深度学习的时候,经常出现显存不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是Nvidia的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现。 1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvi
问题内容: 为了调试CUDA代码并检查兼容性,我需要找出已安装的GPU的nvidia驱动程序版本。我找到了如何获取cuda版本?但这对我没有帮助。 问题答案: 使用应该告诉您:
驱动安装 “开始菜单” -> “系统管理” -> “驱动管理器”, Linux Mint 会先做一次系统更新检查,然后给出可以安装的驱动列表。 只要简单选择需要的驱动版本,然后安装即可,如下图: 笔记本节能设置 为了节能,在右下角找到 nvidia 的图标,设置中找到 ”select the gpu you would like to use”,默认时NVIDIA,修改为 Intel,这样平时用
安装 TensorFlow 安装依赖套件 $ sudo apt-get install default-jdk libcupti-dev $ export JAVA_HOME='/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-arm64/' 取得 TensorFlow 编译脚本 $ git clone git://github.com/jetsonhacks/installTenso
安装 OpenCV 既然 TX2 上面有相机模组,那我们就来装个 OpenCV 来做相机的影像处理吧! Python3 会是我们的主要语言。 安装依赖套件 $ sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libjpeg8-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcod
让 TX2 动起来 基本上外部的设置已经完成了,接下来就要把目光转移到 TX2 上面。 这边我们会用到名为 Jet Pack 的官方套件,可以在这边下载他。 1. 执行 JetPack 注意:这个套件要在 Ubuntu x64 上才能执行 首先,我们需要更改 JetPack 的权限,让他可以执行: 开启 JetPack 所在的资料夹。 点右键,选Open in Terminal。 执行chmod
从零开始 灌作业系统一定是我们的首要目标,但在这之前,我们要先有一台运行 Ubuntu x64 (14.04或更新) 的电脑,可以用虚拟机来代替。 没有虚拟机的朋友可以用VirtualBox。 Ubuntu x64 的映像档可以在这边下载。 1. 安装 VirtualBox 流程就不在这边赘述,简单来说,就是狂按下一步。 2. 安装 Ubuntu x64 有两点要注意: 因为稍后下载回来的安装包还