nvidia-smi报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver原因及解决方案过了一段时间重新登录linux系统，发现nvidia用不了了，发现是由于重启服务器，linux内核升级导致的。解决方案：1.打开终端，输入nvcc-V检查驱动和cuda，发现是都有的2.查看已安装的驱动版本信息ls/usr/src|grepnvidia可以查到我的驱动版本是nvidia-470.743.安装dkmssudoapt-getinstalldkms如果此时权限不够，切换到root用户。切换方法：（1）输入sudop
1、yolov5环境创建yolov5缺陷检测案例概要本文主要面向第一次使用yolov5，连参数都不会配置的纯小白，记录了我自己初次使用的过程。从下载yolov5，安装依赖，到训练模型和进行识别。2、下载yolov5与安装依赖git方式：gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5.git从github直接下载zip并解压：https://github.com/ultralytics/yolov5使用pycharm直接把这个文件夹作为项目打开。首次使用我们要使用两个文件，以后会接触其他文件：train.py是我们进行训练的脚本detect.py是进行
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档LinuxCPU&GPU烤机（压力测试）一、GPU-burn工具进行GPU烤机1.下载2.运行二、SuperPi工具进行CPU烤机1.下载2.运行一、GPU-burn工具进行GPU烤机1.下载链接:http://wili.cc/blog/gpu-burn.html网页往下翻下载.tar.gz文件，版本我使用最新的1.1版本下载链接：链接:http://wili.cc/blog/entries/gpu-burn/gpu_burn-1.1.tar.gz2.运行解压，进入目录设置权限，使用命令bash命令如下：二、SuperPi工具进行
Docker容器中使用NvidiaGPU报错docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities:[[gpu]].问题出现我们知道，想要在docker19及之后的版本中使用nvidiagpu已经不需要单独安装nvidia-docker了，这已经被集成到了docker中。相必大家也知道，要使用宿主机的GPU，需要在dockerrun的时候添加--gpus[xxx]参数。但是，在我们刚刚安装好docker并构建好镜像之后，直接这样运行是有问题的，即：dockerrun-it--gpusallimage
importtimeimporttorch#测试gpu计算耗时A=torch.ones(5000,5000).to('cuda')B=torch.ones(5000,5000).to('cuda')startTime2=time.time()foriinrange(100):C=torch.matmul(A,B)endTime2=time.time()print('gpu计算总时长:',round((endTime2-startTime2)*1000,2),'ms')#测试cpu计算耗时A=torch.ones(5000,5000)B=torch.ones(5000,5000)startTim
CPU架构CPU架构主要包括：amd64、arm32v7、arm64v8、mips64el、mips32、ppc64le和ppc32等架构。CPU信息CPU信息主要为中央处理器详细信息，包括：架构核心数量处理速度厂商名称CPU主频标签…注：不同的操作系统或者CPU架构提供的信息不一定相同。1查看cpu情况cat/proc/cpuinfo输出：root@super:/#cat/proc/cpuinfoprocessor:0vendor_id:GenuineIntelcpufamily:6model:60modelname:Intel(R)Core(TM)i7-4710MQCPU@2.50GHzs
2022最新pytorch安装方法GPU版本python3.9torch-1.13.0+cu116-cp39torchvision-0.14.0从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的，我们需要手动安装GPU版本的解决方案查找对应版本下载对应的whl文件使用pip本地安装可能遇到的问题numpy和pandas报错，uninstall后重新install就行最后测试从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的，我们需要手动安装GPU版本的如图，这样是不能安装gpu版本的。解决方案查找对应版本这里针对python3.9版本，在此网站https://github.com/pytorch/
2022最新pytorch安装方法GPU版本python3.9torch-1.13.0+cu116-cp39torchvision-0.14.0从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的，我们需要手动安装GPU版本的解决方案查找对应版本下载对应的whl文件使用pip本地安装可能遇到的问题numpy和pandas报错，uninstall后重新install就行最后测试从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的，我们需要手动安装GPU版本的如图，这样是不能安装gpu版本的。解决方案查找对应版本这里针对python3.9版本，在此网站https://github.com/pytorch/
1、查看CPU 物理个数 grep'physicalid'/proc/cpuinfo|sort-u|wc-l2、查看CPU 核心数量 grep'coreid'/proc/cpuinfo|sort-u|wc-l3、查看CPU 线程数 grep'processor'/proc/cpuinfo|sort-u|wc-l4、查看CPU 型号 dmidecode-sprocessor-version5、查看CPU的详细信息： cat/proc/cpuinfo查看内存信息cat/proc/meminfo
GPU软件抽象与硬件映射的理解1从程序到软件抽象：组成关系：GPU上运行函数kernel对应一个Grid，每个Grid内有多个Block，每个Block由多个Thread组成。运行方式：Block中的Thread是并行执行的Grid中的Block是独立执行的，多个Block可以采用任何顺序执行操作，即并行，随机或顺序执行。这种方式扩展了我们（程序猿）的操作空间。2从软件抽象到硬件结构2.1软件抽象：Grid（线程网格）、Block、Thread软件抽象是CUDA编程上的概念，以方便程序员软件设计，组织线程。Thread：一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行。Block：数个t
