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【Nvidia Jetson Xavier NX/AGX/NANO】上用docker跑pytorch等cv推理应用

NvidiaJetsonXavierNX/AGXdockerWHY镜像地址使用方法docker常用命令备忘jtop安装关于保存容器镜像关于使用dockerfile构建关于映射外部路径让容器访问外部文件关于性能WHY在jetson上使用docker跑opencv和pytorch其实主要是要找对镜像,docker官方的hub里并没有适合的能直接跑的镜像,但是nvidia自己提供了L4T的pytorch和ML镜像。镜像地址单独pytorch的镜像:https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/l4t-pytorch整合了opencv,py

NVIDIA Jetson 项目:机器人足球比赛

推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次编辑器的3D应用场景 事实上,整个比赛都致力于这个想法。RoboCup小型联盟(SSL)视觉停电技术挑战赛鼓励团队“探索本地传感和处理,而不是非车载计算机和全球摄像机感知环境的典型方法。来自巴西累西腓伯南布哥联邦大学的学生JoãoGuilherme、他的导师EdnaBarros和其他SSL队友建造了一个由NVIDIAJetsonNano开发套件提供支持的全向机器人,用于自主执行足球任务。该团队用单目摄像头构建了他们的全向机器人,可以自主执行以下任务:地方化足球检测和抓取坐标计算将球传给其他团队机器人空门得分该团队使用AI软件管道构建了机器人,平均处

手把手教你使用NVIDIA Isaac Sim进行机器人仿真①

首先,为什么要用IsaacSim进行仿真?俗话说一图胜千言,那视频得胜万言了,我们直接上NVIDIA官方视频:https://images.nvidia.cn/cn/youtube-replicates/VW-dOMBFj7o.mp4最直接的感受就是照片级的仿真画面,以及与AI算法的集成,硬件加速、基于开源的USD格式……行了,视频已经胜万言了,话不多说。让我们一起来一步一步做出类似视频里的效果吧。首先简单说一下开发环境。Isaac Sim是基于NVIDIAOmniverse 平台的一个工具,因此需要首先安装Omniverse,Isaac Sim及Omniverse对硬件有一定要求,特别是显卡

粗暴解决因ubuntu 18.04因内核升级导致的NVIDIA显卡驱动失效

粗暴解决因ubuntu 18.04因内核省级导致的NVIDIA显卡驱动失效有一天电脑开机之后发现显示屏分辨率不对,接过一看系统信息发现显卡找不到了,再使用nvidia-smi查看显卡驱动果然打不开了.以前出现过这种文体,好像是通过重装对应内核版本的dkms来解决,但是这次我发现dkms并没有问题,sudoapt-getinstalldkms安装信息如下:Readingpackagelists...DoneBuildingdependencytree      Readingstateinformation...Donedkmsisalreadythenewestversion(2.3-3ubu

NVIDIA GPU开源驱动编译学习&架构分析

2022年5月,社区终于等到了这一天,NVIDIA开源了他们的LINUXGPU内核驱动,Linux内核总设计师LinusTorvalds十年前说过的一句话,大概意思是英伟达是LINUX开发者遇到的硬件厂商中最麻烦的一个,说完这句话之后,祖师爷毫不客气的朝着镜头竖了中指并表达了对NVIDIA身体某部的亲切问候。关于祖师爷和NVIDIA那点恩怨咱不清楚,也没啥兴趣,不过单纯看开源这个行为还是喜闻乐见的。下面基于NVIDIAGPU驱动的开源代码在UBUNTU系统上建立编译和开发环境。平台环境PC装有NVIDIAGForceMX250显卡,是低端入门级的,不过用来跑跑CUDA,编译内核是足够了。开源驱

在python中使用nvidia的VPF库对RTSP流进行硬解码并使用opencv进行显示

解码并处理视频流的多线程应用随着视频处理技术的不断发展,越来越多的应用需要对视频流进行解码和处理。在本文中,我们将介绍一个基于Python的多线程应用程序,该应用程序可以解码并处理多个RTSP视频流,同时利用GPU加速,以提高处理速度。这个应用程序使用了一些关键的Python库和工具,包括PyNvCodec、OpenCV、和PyCUDA等。它充分利用了现代GPU的计算能力,实现了高效的视频解码和处理。多线程解码在这个应用程序中,我们使用了Python的concurrent.futures库来实现多线程解码。每个视频流都在独立的线程中解码,这样可以同时处理多个视频流,充分利用了多核CPU的性能。

解决没有NVSMI文件夹以及nvidia-smi‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件

问题1:解决没有NVSMI文件夹去英伟达官网下载显卡驱动,对显卡进行升级即可。问题2:nvidia-smi‘不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件方法:将NVSMI文件夹添加到系统环境变量中即可。在系统变量path里面添加上面的路径,就可以访问到这个命令,就可以执行了。执行命令的方法:win+r打开输入cmd然后输入:nvidia-smiCUDA环境配置去英伟达官网下载CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn下载好cudnn后,将解压后

微软 Windows 11 Dev 23536 预览版发布,修复任务管理器详情页结束任务崩溃问题

9月1日消息,微软面向Dev频道发布了 Win11 Insider23536预览版的更新日志,主要是进行Bug的修复,IT之家整理如下:修复[WindowsCopilot]修复了导致任务栏中的WindowsCopilot图标向后翻转(使用阿拉伯语等从右到左语言时出现)的问题。[任务栏]修复了 explorer.exe 崩溃影响任务栏设备电源显示的问题。修复了当用户打开大量应用窗口并且任务栏设置为不合并时,导致任务栏中的应用显示错误,末端显示没有圆角的问题。[实时字幕]修复了导致实时字幕有时两次显示同一行文本的问题。[输入]修复了高强度打字导致的 ctfmon.exe 崩溃的问题,这可能会影响某

NVIDIA诀别俄罗斯!即将完全断网

俄乌冲突之后,西方企业纷纷撤出俄罗斯,关闭了在当地的业务,但很多依然保留或者恢复了一些网络服务,比如Intel的驱动与软件下载,微软的系统补丁更新,Adobe的软件下载。不过,“脱钩”还在继续……NVIDIA官方宣布,2023年9月1日起,GeForceNow云游戏服务将在俄罗斯停止接受新用户注册,同时停止销售订阅服务,包括30天、180天、365天。2023年10月1日起,GeForceNow服务将在俄罗斯终止运营,订阅期限未结束的会在半个月内自动予以退款。对于退出原因,NVIDIA表示在当前环境下,无法为俄罗斯玩家提供稳定的高质量服务。但是,俄罗斯媒体和玩家都不买账,认为更核心的还是政治因

NVIDIA显卡BUG解决 Unable to determine the device handle for GPU 0000:02:00.0: Unknown Error

报错实验室去年到今年断了几次电,然后服务器上的2080Ti一直就感觉有点小毛病。属于是被折磨了几个月了。然后前两周断电后,显卡就基本上完全用不了了,经常服务器开机都会失败。并且就算服务器开机成功过后,没有几分钟显卡就会自己关掉刚刚开机一切都很正常但是没过几分钟显卡就会突然用不了了:nvidia-smiUnabletodeterminethedevicehandleforGPU0000:02:00.0:UnknownError然后查看是不是有显卡lspci|grep-invidia02:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationTU102[GeFo