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悠悠楠杉

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搜索到 2 篇与 的结果
2025-08-04

在Ubuntu16.04上配置深度学习环境：GPU驱动+CUDA9.0+cuDNN7全指南
在Ubuntu16.04上配置深度学习环境：GPU驱动+CUDA9.0+cuDNN7全指南
一、环境准备阶段的注意事项在开始安装前，我们需要确认几个关键点。首先打开终端（Ctrl+Alt+T），执行以下命令检查显卡型号：bash lspci | grep -i nvidia我的测试机上显示的是NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti，这说明系统已经识别到了显卡硬件。接着查看当前系统内核版本：bash uname -m && cat /etc/*releaseUbuntu16.04默认使用4.4内核，这个版本对后续驱动安装比较友好。特别提醒：强烈建议禁用默认的nouveau驱动，这是避免安装冲突的关键步骤。编辑黑名单配置文件：bash sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf加入以下内容后保存：conf blacklist nouveau options nouveau modeset=0更新initramfs并重启：bash sudo update-initramfs -u sudo reboot二、NVIDIA驱动安装的实战细节重启后按Ctrl+Alt+F1进入tty1终端，这里有个易...
2025年08月04日
30 阅读
0 评论
2025-07-09

PyTorch在CentOS上的GPU支持情况，pytorch centos
PyTorch在CentOS上的GPU支持情况，pytorch centos
一、GPU支持的硬件基石在CentOS上启用PyTorch的GPU加速，首先需要确认硬件兼容性。当前主流的NVIDIA Tesla V100、RTX 3090等显卡虽然理论都支持，但实际应用中我们发现： 架构差异：Ampere架构的A100需要CUDA 11+，而Pascal架构的GTX 1080最高仅支持CUDA 8 显存瓶颈：当模型参数量超过4GB时，GTX系列消费级显卡可能遭遇显存溢出 多卡协同：使用NVLINK互联的Tesla系列在多GPU训练时带宽可达300GB/s，远超PCIe 3.0的16GB/s 笔者曾在一台配备双RTX 8000的工作站上测试，未启用NVLINK时数据并行效率仅为65%，启用后提升至92%。二、驱动矩阵的兼容之痛CentOS特有的稳定性要求与NVIDIA驱动更新存在天然矛盾。经过20余次实测，我们总结出以下黄金组合：bashCentOS 7推荐组合kernel-3.10.0-1160.el7.x8664 + NVIDIA-Linux-x8664-470.82.01.run + CUDA 11.4.2常见陷阱包括： - 默认安装的nouveau驱...
2025年07月09日
37 阅读
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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