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在ubuntu上安装多个版本的CUDA,并且可以随时切换

前言实验室工作站被多人使用导致需求不同的cuda版本,一直没找到一个完全完整靠谱的教程,这是我参考几个博客完成测试的全过程记录,方便以后操作,无任何商业用途,如有侵权,请联系删除。注:其中好多摘录自其他博客,我在操作过程中大部分未保存结果,只能用其他博客中我认为合适的图片等代替一、确定安装的软件版本安装前需先确定显卡驱动、CUDA、cuDNN等之间的对应关系。由于我的帐户没有管理员权限,不能安装显卡驱动,只能根据现有驱动的版本来选择CUDA版本,输入指令cat/proc/driver/nvidia/version查看当前服务器版本号文中目录结构解释如下:用户名为zb;目录/home/zb/cu

《CUDA编程:基础与实践》读书笔记(1):CUDA编程基础

1.GPU简介GPU与CPU的主要区别在于:CPU拥有少数几个快速的计算核心,而GPU拥有成百上千个不那么快速的计算核心。CPU中有更多的晶体管用于数据缓存和流程控制,而GPU中有更多的晶体管用于算数逻辑单元。所以,GPU依靠众多的计算核心来获得相对较高的并行计算性能。一块单独的GPU无法独立地完成所有计算任务,它必须在CPU的调度下才能完成特定任务,因此当我们讨论GPU计算时,其实指的是CPU+GPU的异构计算。通常将起控制作用的CPU称为主机(host),起加速作用的GPU称为设备(device),它们之间一般采用PCIe总线连接。NVIDIA公司出品的GPU中,支持CUDA(Comput

linux版本安装cuda

安装及配置过程一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1)查看系统版本uname-a2)查看系统支持CUDA版本图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为:11.0,即下载CUDA时版本要控制在11.0以下nvidia-smi2.官网下载并安装对应版本CUDA1)根据系统支持版本下载对应版本的CUDAToolkit,作者此处选择CUDA10.2。官网链接2)选择所

java - 如何使用 spring MVC 的 <mvc :resources> tag in a java application context?

我“暂时”创建了一个简单且基本的springweb应用程序。我习惯于将部署描述符作为简单的web.xml文件,然后将应用程序上下文作为xml文件。不过,现在我想尝试仅使用java文件来创建我的整个springweb应用程序。因此,我创建了我的WebApplicationInitializer而不是正常的部署描述符,以及使用@Configuration注释的应用程序上下文。部署描述符packagedk.chakula.config;importjavax.servlet.ServletContext;importjavax.servlet.ServletException;importj

FFmpeg在 Windows 环境编译(64位)支持h264,h265,和Intel QSV,Nvidia Cuda,AMD amf 硬件加速

目录前言一. 源码包下载1.FFmpeg源码下载2.MSYS2安装 2.1执行下面命令配置环境 2.2安装完成后将MSYS2安装路径下的mingw64/bin配置到windows环境变量中 2.3安装其他工具(默认全部安装):3.安装CMake工具 3.1将CMake加入环境变量4.下载x264,x265 4.1x264源码下载: 4.2x265源码下载(直接git):二. 开始编译1. 编译x2642. 编译x2653.编译FFmpeg三.功能验证1.x264验证2.x265验证3.FFmpeg验证四.FFmpeg支持Intel,Nvidia,AMD硬件加速1.支持IntelQSV硬件加速2

第八章 CUDA内存应用与性能优化篇(上篇)

cuda教程目录第一章指针篇第二章CUDA原理篇第三章CUDA编译器环境配置篇第四章kernel函数基础篇第五章kernel索引(index)篇第六章kenel矩阵计算实战篇第七章kenel实战强化篇第八章CUDA内存应用与性能优化篇第九章CUDA原子(atomic)实战篇第十章CUDA流(stream)实战篇第十一章CUDA的NMS算子实战篇第十二章YOLO的部署实战篇第十三章基于CUDA的YOLO部署实战篇cuda教程背景随着人工智能的发展与人才的内卷,很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。面对诸多arm相关且资源有限的设备,往往想更好的提速,满足更高时效性,必将更多类

linux 服务器安装多版本 cuda (无 sudo 权限 非 root 用户也适用)

linux服务器安装多版本cuda(无sudo权限非root用户也适用)文章目录1.下载cudatoolkit2.下载cudnn3.安装cuda4.配置cudnn5.使用目标版本cuda6.无sudo权限与非root用户1.下载cudatoolkit下载想要版本的cudatoolkit2.下载cudnn下载对应版本cudnn3.安装cuda以cuda10.0为例#1.执行安装sudoshcuda_10.0.130_410.48_linux.run#2.一大堆协议,按q结束阅读#3.接受霸王条款accept/decline/quit:accept#4.继续Youareattemptingtoin

java - 我可以(以及如何)在 EJB 模块中使用 javax.naming.Context#lookup 查找 CDI 管理的 bean 吗?

我能否(如果可以,如何?)在EJB模块中使用javax.naming.Context#lookup查找CDI管理的bean?我正在使用GlassFishv3。我想我可以使用@Named,但是CDI托管bean的JNDI名称是什么?我想从非托管POJO中查找它们,所以我不能使用@Inject。 最佳答案 您还可以使用CDI.current()访问BeanManager,这样可以节省您键入的好几行代码。示例取自here使用CDI.current()BeanManagerbm=CDI.current().getBeanManager();

Ubuntu下CUDA配置

Ubuntu22.04LTS一、下载官网下载CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper​​​​建议下载runfile的文件格式二、安装终端执行sudochmod+xcuda_12.1.0_530.30.02_linux.runsudo./cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run如果报错Failedtoverifygccversion.Seelogat/var/log/cuda-installer.logfordetails.sudochmod+xcuda_12.1.0_530.30.02_linux.runsudo./cuda_12.1.0_53

Linux安装CUDA

Ubuntu20.04系统安装CUDA前言一、CUDA是什么二、步骤1.先查看有没有安装CUDA在终端输入命令2.若没有,查看有没有安装显卡驱动3.查看Driver对应的CUDAversion4.[到cuda-toolki-archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),下载对应的cuda5.修改环境变量总结前言笔者最近在做深度学习和感知方面的一个学习,需要用到CUDA来加速,所以安装了CUDA,在这里总结了一下。一、CUDA是什么cuda是ComputeUnifiedDeviceArchitecture的缩写。中文叫统一