要么在docker环境内安装nvidia-driver但容易和外面的版本不一致导致各种报错versionmismatch之类的不如使用nvidia-docker，这是一个nVidia官方为了方便在docker镜像容器内使用gpu做的包：1.保证docker环境内没有nvidia驱动程序，防止后续配置出现驱动版本不一致的情况 找到你要使用gpu的镜像，进入镜像删除相关驱动包：sudoapt-get--purgeremove"*nvidia*"2.docker镜像外下载ubuntu-container-toolkit并安装并重启docker（要不然docker找不到刚装的toolkit）su
一.基本概念1.1nvidia独立显卡独立显卡是指以独立板卡形式存在，可在具备显卡接口的主板上自由插拔的显卡。独立显卡具备单独的显存，不占用系统内存，而且技术上领先于集成显卡，能够提供更好的显示效果和运行性能。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，对于喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说显得非常重要。以前民用显卡图形芯片供应商主要包括ATI和NVIDIA两家。ubuntu需要自己安装nvidia驱动才能使用nvidia，安装nvidia驱动程序，可以让系统正确识别nVIDIA的图形显示卡,，进行2D/3D渲染，发挥显示卡应有的效能。1.2CUDA CUDA（ComputeUnif
总结视频来源：https://www.youtube.com/watch?v=1buFrKUaqwM总结视频来源作者：AI葵3D高斯分布投影到图像上，每个像素投影到该像素上的高斯数不同，因此不能用pytorch并行化处理一、前向传播前向传播计算投影出来圆圈的半径计算圆圈覆盖的像素数（把画面分成了很多个方块，记录圆与哪些方块相连）计算每个高斯的前后顺序（alpha合成）计算每个像素的颜色1.preprocessCUDAdiff-gaussian-rasterization/cuda_rasterizer/forward.cu预处理CUDApreprocessCUDA函数用于解决第一个和第二个问题
本文用来记录windows系统上深度学习的环境搭建，目录如下一、安装显卡驱动首先为装有NVIDIAgpu的电脑安装显卡驱动，如果安装过了，或者想使用cpu的，可以跳过这一步。（其实这一步可以跳过，因为显卡驱动好想和深度学习环境没什么关系，保险起见还是安装上吧）1.去官网下载对应的显卡驱动：官方驱动|NVIDIA 2.完成下载，选择文件开始安装，直接解压在默认地址3.选择自定义安装选项，执行清洁安装（按情况选择）4.一直点下一步即可。二、安装VisualStudio可以跳过，但是很多深度学习环境需要用到，建议安装1.官网下载VisualStudioTools-免费安装Windows、Mac、
安装CUDA时需要和Torch版本对应起来，最好先去torch官网上确定要安装的torch版本对应的CUDA版本。在安装CUDA之前需要先确定是否已经安装驱动，打开终端输入nvidia-smi，若有输出，则表明驱动安装过，否则需要先安装驱动（驱动安装教程）一、CUDA11.1安装1、CUDA11.1下载先去CUDA官网上下载要安装的版本（CUDA11.1下载链接），依次选择Linux——》x86_64——》Ubuntu——》20.04——》runfile（local），根据自己的电脑配置选择即可打开终端，先复制第一条语句到终端下载CUDAwgethttps://developer.downlo
Linux中使用nvidia-smi命令实时查看指定GPU使用情况参考：使用watch和nvidia-smi命令实时查看GPU使用、显存占用情况nvidia-smi：可以查看显卡的型号、驱动版本、显卡目前温度、显存已使用及剩余、正使用显卡的所有进程及占用显存等信息；watch-n5nvidia-smi：5代表每隔5秒刷新一次GPU使用情况，同理，每隔1秒刷新，则使用：watch-n1nvidia-smi如果存在某一块显卡损坏，使用nvidia-smi会报错可以查看指定显卡的使用情况：nvidia-smi-i4实时查看多块卡的使用情况：watch-n1nvidia-smi-i0,1
目录一、远程服务器端配置1.宿主机基本环境配置安装ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动安装cuda11.0.3安装cudnn2.配置docker安装docker安装NVIDIAContainerToolkit安装镜像创建容器二、内网穿透1.创建zeirtier账号2.在宿主机上安装zerotier3.在本地机上安装zerotier三、本地机端配置1.安装并配置VSCode2.安装Xshell7和Xftp7一、远程服务器端配置宿主机配置为：显卡1070ti，系统ubuntu18.04，cuda11.0.3，cudnn8.0.51.宿主机基本环境配置安装ubuntu18.04安装ubun
文章目录1.目标2.简介2.1英伟达A100技术规格2.2架构优势2.3显卡跑分对比2.4英伟达A100与kubernetes3.安装NVIDIAA100GPU40G硬件4.NVIDIAR450+datacenterdriver5.NVIDIAContainerToolkit6.创建runtimeclass5.MIGStrategies6.配置仓库7.下载镜像8.打标签9.设置master可调度10.定制charts11.部署12.测试13.问题1.目标一台服务器配置NVIDIAA100GPU40G安装NVIDIAR450+datacenterdriverkubespray部署单节点kuber
目录问题复现问题原因问题分析解决方案问题复现$nvidia-smi-->FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch问题原因出现这个问题的原因是nvidia内核版本和驱动版本不匹配导致的问题分析1.查看nvidia内核版本输入cat/proc/driver/nvidia/versionroot@M6-Inspur:/home/chain#`cat/proc/driver/nvidia/version`NVRMversion:NVIDIAUNIXx86_64KernelModule525.105.17TueMar2818:02:59UT
目录1.问题描述2.调查和解决2.1初步调查2.2官网安装方法2.3如果还是不匹配呢？1.问题描述 系统：Windows10，CUDA11.1.96 开始学习PyTorch。在用PyTorch进行一个深度学习训练时发现报告以下Warning信息：rank_zero_deprecation(GPUavailable:False,used:FalseTPUavailable:False,using:0TPUcoresIPUavailable:False,using:0IPUsHPUavailable:False,using:0HPUs 有点纳闷。用Tens
