Cuda toolkit 10.0 archive

11 ответов

как упоминает Джаред в комментарии, из командной строки:

дает версию компилятора CUDA (которая соответствует версии toolkit).

из кода приложения вы можете запросить версию API среды выполнения с помощью

или версия API драйвера с

как указывает Даниэль, deviceQuery является образцом SDK приложение, которое запрашивает выше, наряду с возможностями устройства.

как отмечают другие, вы также можете проверить содержание version.txt использование (например, на Mac или Linux)

однако, если установлена другая версия инструментария CUDA, отличная от той, которая символически связана с /usr/local/cuda , это может сообщить о неточной версии, если другая версия ранее в вашем PATH чем выше, поэтому используйте с осторожностью. На Ubuntu Cuda V8:

На Ubuntu Cuda V8:

$ cat /usr/local/cuda/version.txt или $ cat /usr/local/cuda-8.0/version.txt

иногда папка называется «Cuda-version».

если ничего из вышеперечисленного не работает, попробуйте $ /usr/local/ И найдите правильное имя вашей папки Cuda.

результат должен быть похож на: CUDA Version 8.0.61

Если вы установили CUDA SDK, вы можете запустить «deviceQuery», чтобы увидеть версию CUDA

вы можете найти CUDA-Z полезным, вот цитата с их сайта:

» эта программа родилась как пародия на другие Z-утилиты, такие как CPU-Z и GPU-Z. CUDA-Z показывает некоторую базовую информацию о графических процессорах с поддержкой CUDA и GPGPUs. Он работает с картами nVIDIA Geforce, Quadro и Tesla, ионными чипсетами.»

на вкладке поддержка есть URL для исходного кода: http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/ и загрузка на самом деле не является установщиком, а исполняемым файлом (без установки, поэтому это «быстро»).

эта утилита предоставляет множество информации, и если вам нужно знать, как она была получена, есть источник посмотреть. Есть другие утилиты, похожие на это, которые вы можете искать.

после установки CUDA можно проверить версии по: nvcc-V

Я установил как 5.0, так и 5.5, поэтому он дает

инструменты компиляции Cuda, выпуск 5.5, V5.5,0

эта команда работает как для Windows, так и для Ubuntu.

помимо упомянутых выше, ваш путь установки CUDA (если он не был изменен во время установки) обычно содержит номер версии

делать which nvcc должны дать путь, и это даст вам версию

PS: Это быстрый и грязный способ, вышеуказанные ответы более элегантны и приведут к правильной версии со значительными усилиями

сначала вы должны найти, где установлена Cuda.

Если это установка по умолчанию, такие как здесь расположение должно быть:

в этой папке должен быть файл

откройте этот файл с помощью любого текстового редактора или запустите:

можно узнать cuda версия, набрав в терминале следующее:

кроме того, можно вручную проверьте версию, сначала выяснив каталог установки с помощью:

а то cd в этот каталог и проверьте версию CUDA.

Я получаю /usr / local – нет такого файла или каталога. Хотя nvcc -V дает

для версии CUDA:

для версии cuDNN:

используйте следующее, чтобы найти путь для cuDNN:

затем используйте это, чтобы получить версию из файла заголовка,

используйте следующее, чтобы найти путь для cuDNN:

затем используйте это, чтобы сбросить версию из файла заголовка,

Видеокарты уже давно перестали быть только устройствами, способными рисовать красивую графику в играх. Перед ними всё чаще ставят задачи, связанные со сложными математическими вычислениями, расчётами и искусственным интеллектом. Видеокарты намного лучше справляются с такими заданиями, чем обычные процессоры. Именно для того, чтобы обеспечить работу своих карт в этой сфере, NVIDIA выпустила платформу CUDA (Compute Unified Device Architecture).

В этой статье мы рассмотрим, как выполняется установка Cuda Ubuntu, как установить библиотеки и окружение для разработки, а также необходимую версию программы.

Как узнать модель установленной видеокарты и скачать для нее драйвера

   17.02.2017

Наверное каждый, кто переустанавливал операционную систему, попадал в неловкую ситуацию, когда нужно установить драйвера для видеокарты, а ее модель неизвестна. Или просто необходимо обновить драйвера на видеокарте, не ведая ее названия. Обычно в таких ситуациях пользуются установочным диском, который в обязательном порядке продается с видеокартой. Но что делать, если по каким-либо причиной такой диск отсутствует?

Для стабильной работы видеокарты необходимо не просто установить для нее драйвера, а и регулярно обновлять их, когда появляются новые версии. Тем более, что версия драйвера иногда влияет на производительность видеокарты. Давайте разберемся, как же узнать модель видеокарты и где скачать самые новые драйвера для нее.

К сожалению, определить модель видоекарты онлайн невозможно. Для определения воспользутесь специальными программами.

Читайте далее: Программы для определения модели видеокарты

Настройка производительности видеокарты для игр через панель управления NVIDIA

Выбирая компьютер, обычные пользователи, прежде всего, смотрят на процессор, оперативную память и жесткий диск, геймеры же помимо прочего особое внимание уделяют видеокарте, оказывающей сильное влияние на общую производительность ПК. Мощная видеокарта – залог плавного игрового процесса и качественной картинки в играх

Увы, не все могут позволить себе дорогостоящую графическую карту, нередко приходится обходиться тем, что есть.

Опытные юзеры при нехватке ресурсов иногда прибегают к разгону, но это дело довольно рискованное, поэтому гарантии, что после данной процедуры видеочип не выйдет из строя, никто дать не может. Есть другой, более безопасный путь, а именно оптимизация настроек видеокарты на лучшую производительность. Если у вас чип от NVIDIA, вы можете выполнить настройку производительности видеокарты для игр в панели управления NVIDIA. Процедура эта не составляет особой сложности – панель имеет удобный и простой интерфейс, да и плюс ко всему содержит встроенную справку на русском языке.

Настройка NVIDIA на максимальную производительность в данном случае подразумевает, в первую очередь, повышение FPS в играх. Ценой такой оптимизации будет снижение качества графики, не забывайте об этом.

Ссылки

Tom’s Hardware
  • Дмитрий Чеканов. [http://www.thg.ru/graphic/nvidia_cuda/print.html nVidia CUDA: вычисления на видеокарте или смерть CPU?]. Tom’s Hardware (22 июня 2008 г.). Проверено 20 января 2009. [http://www.webcitation.org/65tg0HcQV Архивировано из первоисточника 4 марта 2012].
  • Дмитрий Чеканов. [http://www.thg.ru/graphic/nvidia_cuda_test/print.html nVidia CUDA: тесты приложений на GPU для массового рынка]. Tom’s Hardware (19 мая 2009 г.). Проверено 19 мая 2009. [http://www.webcitation.org/65tg2gyw9 Архивировано из первоисточника 4 марта 2012].
iXBT.com
  • Алексей Берилло. [http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml NVIDIA CUDA — неграфические вычисления на графических процессорах. Часть 1]. iXBT.com (23 сентября 2008 г.). Проверено 20 января 2009. [http://www.webcitation.org/65tg5GMpD Архивировано из первоисточника 4 марта 2012].
  • Алексей Берилло. [http://www.ixbt.com/video3/cuda-2.shtml NVIDIA CUDA — неграфические вычисления на графических процессорах. Часть 2]. iXBT.com (22 октября 2008 г.). — Примеры внедрения NVIDIA CUDA. Проверено 20 января 2009. [http://www.webcitation.org/65tg6fVt0 Архивировано из первоисточника 4 марта 2012].
Другие ресурсы
  • Боресков Алексей Викторович. [http://www.steps3d.narod.ru/tutorials/cuda-tutorial.html Основы CUDA] (20 января 2009 г.). Проверено 20 января 2009. [http://www.webcitation.org/65tg7z0I9 Архивировано из первоисточника 4 марта 2012].
  • Владимир Фролов. [http://cgm.computergraphics.ru/issues/issue16/cuda Введение в технологию CUDA]. Сетевой журнал «Компьютерная графика и мультимедиа» (19 декабря 2008 г.). Проверено 28 октября 2009. [http://www.webcitation.org/65tg9Hcl3 Архивировано из первоисточника 4 марта 2012].
  • Игорь Осколков. [http://www.computerra.ru/interactive/423392/ NVIDIA CUDA – доступный билет в мир больших вычислений]. Компьютерра (30 апреля 2009 г.). Проверено 3 мая 2009.
  • Владимир Фролов. [http://www.uraldev.ru/articles/id/33 Введение в технологию CUDA] (1 августа 2009 г.). Проверено 3 апреля 2010. [http://www.webcitation.org/65tgAbswT Архивировано из первоисточника 4 марта 2012].
  • [http://www.gpgpu.ru GPGPU.ru]. Использование видеокарт для вычислений
  • [http://parallelcompute.sourceforge.net/parcom_ru.php ParallelCompute.sourceforge.net]. Центр Параллельных Вычислений

Tools

NVCC
This is a reference document for nvcc,
the CUDA compiler driver.
nvcc accepts a range of conventional compiler options,
such as for defining macros and include/library paths, and for steering
the compilation process.

CUDA-GDB
The NVIDIA tool for debugging CUDA applications running on Linux and Mac, providing developers with a mechanism for debugging
CUDA applications running on actual hardware. CUDA-GDB is an extension to the x86-64 port of GDB, the GNU Project debugger.
CUDA-MEMCHECK
CUDA-MEMCHECK is a suite of run time tools capable of precisely detecting
out of bounds and misaligned memory access errors, checking device
allocation leaks, reporting hardware errors and identifying shared memory data
access hazards.

Nsight Eclipse Edition
Nsight Eclipse Edition getting started guide
Nsight Eclipse Plugins Installation Guide
Nsight Eclipse Plugins Installation Guide
Nsight Eclipse Plugins Edition
Nsight Eclipse Plugins Edition getting started guide
Nsight Compute
The NVIDIA Nsight Compute is the next-generation interactive kernel profiler for CUDA applications. It provides detailed performance
metrics and API debugging via a user interface and command line tool.
Profiler
This is the guide to the Profiler.
CUDA Binary Utilities
The application notes for cuobjdump, nvdisasm, and nvprune.
GPU Library Advisor
The NVIDIA GPU Library Advisor is no longer supported.
For documentation on using the GPU Library Advisor in prior releases of CUDA, see
the documentation archive at

Краткая инструкция

Тестовая конфигурация

Тестирование проводилось на следующей конфигурации:

Сервер:
Ubuntu 16.04, GeForce GTX 660

Клиент:
Виртуальная машина с Ubuntu 16.04 на ноутбуке без дискретной видеокарты.

Получение rCUDA

Cамый сложный этап. К сожалению, на данный момент единственный способ получить свой экземпляр этого фреймворка — заполнить соответствующую форму запроса на официальном сайте. Впрочем, разработчики обещают отвечать в течение 1-2 дней. В моём случае мне прислали дистрибутив в тот же день.

Установка CUDA

Для начала необходимо установить CUDA Toolkit на сервере и клиенте (даже если на клиенте нет nvidia видеокарты). Для этого можно скачать его с официального сайта или использовать репозиторий. Главное, использовать версию не выше 8. В данном примере используется установщик .run с оффициального сайта.

Важно! На клиенте следует отказаться от установки nvidia драйвера. По умолчанию CUDA Toolkit будет доступен по адресу /usr/local/cuda/

Установите CUDA Samples, они понадобятся.

Установка rCUDA

Распакуем полученный от разработчиков архив в нашу домашнюю директорию на сервере и на клиенте.

Проделать эти действия нужно как на сервере, так и на клиенте.

Настройка клиента

Откроем на клиенте терминал, в котором в дальнейшем будем запускать CUDA код. На стороне клиента нам необходимо «подменить» стандартные библиотеки CUDA на библиотеки rCUDA, для чего добавим соответствующие пути в переменную среды LD_LIBRARY_PATH. Также нам необходимо указать количество серверов и их адреса (в моём примере он будет один).

Сборка и запуск

Попробуем собрать и запустить несколько примеров.

Пример 1

Начнём с простого, с deviceQuery — примера, который просто выведет нам параметры CUDA совместимого устройства, то есть в нашем случае удалённого GTX660.

Важно! Без EXTRA_NVCCFLAGS=—cudart=shared чуда не получится
Замените на путь, который вы указали для CUDA Samples при установке CUDA. Запустим собранный пример:

Запустим собранный пример:

Если вы всё сделали правильно, результат будет примерно таким:

Самое главное, что мы должны увидеть:

Отлично! Нам удалось собрать и запустить CUDA приложение на машине без дискретной видеокарты, использовав для этого видеокарту, установленную на удалённом сервере.

Важно! Если вывод приложения начинается со строк вида:

значит необходимо добавить на сервере и на клиенте в файл «/etc/security/limits.conf» следующие строки:

Таким образом, вы разрешите всем пользователям (*) неограниченное (unlimited) блокирование памяти (memlock). Еще лучше будет заменить * на нужного пользователя, а вместо unlimited подобрать менее жирные права.

Пример 2

Теперь попробуем что-то поинтереснее. Протестируем реализацию скалярного произведения векторов с использованием разделяемой памяти и синхронизации («Технология CUDA в примерах» Сандерс Дж. Кэндрот Э. 5.3.1).

В данном примере мы рассчитаем скалярное произведение двух векторов размерностью 33 * 1024, сравнивая ответ с результатом, полученным на CPU.

Сборка и запуск:

Такой результат говорит нам, что всё у нас хорошо:

Пример 3

Запустим еще один стандартный тест CUDA- matrixMulCUBLAS (перемножение матриц).

Интересное нам:

Безопасность

Я не нашёл в документации к rCUDA упоминания о каком-либо способе авторизации. Думаю, на данный момент самое простое, что можно сделать, это открыть доступ к нужному порту (8308) только с определённого адреса.

При помощи iptables это будет выглядеть так:

В остальном оставляю вопрос безопасности за рамками данного поста.

Вы можете помочь и перевести немного средств на развитие сайта

Программная архитектура

Первоначальная версия CUDA SDK была представлена 15 февраля 2007 года. В основе интерфейса программирования приложений CUDA лежит язык Си с некоторыми расширениями. Для успешной трансляции кода на этом языке в состав CUDA SDK входит собственный Си-компилятор командной строки nvcc компании Nvidia. Компилятор nvcc создан на основе открытого компилятора Open64 и предназначен для трансляции host-кода (главного, управляющего кода) и device-кода (аппаратного кода) (файлов с расширением .cu) в объектные файлы, пригодные в процессе сборки конечной программы или библиотеки в любой среде программирования, например, в NetBeans.

В архитектуре CUDA используется модель памяти грид, кластерное моделирование потоков и SIMD-инструкции. Применима не только для высокопроизводительных графических вычислений, но и для различных научных вычислений с использованием видеокарт nVidia. Учёные и исследователи широко используют CUDA в различных областях, включая астрофизику, вычислительную биологию и химию, моделирование динамики жидкостей, электромагнитных взаимодействий, компьютерную томографию, сейсмический анализ и многое другое. В CUDA имеется возможность подключения к приложениям, использующим OpenGL и Direct3D. CUDA — кроссплатформенное программное обеспечение для таких операционных систем, как Linux, Mac OS X и Windows.

22 марта 2010 года nVidia выпустила CUDA Toolkit 3.0, который содержал поддержку OpenCL.

Оборудование

Платформа CUDA впервые появились на рынке с выходом чипа NVIDIA восьмого поколения G80 и стала присутствовать во всех последующих сериях графических чипов, которые используются в семействах ускорителей GeForce, Quadro и NVidia Tesla.

Первая серия оборудования, поддерживающая CUDA SDK, G8x, имела 32-битный векторный процессор одинарной точности, использующий CUDA SDK как API (CUDA поддерживает тип языка Си, однако сейчас его точность понижена до 32-битного с плавающей запятой). Более поздние процессоры GT200 имеют поддержку 64-битной точности (только для SFU), но производительность значительно хуже, чем для 32-битной точности (из-за того, что SFU всего два на каждый потоковый мультипроцессор, а скалярных процессоров — восемь). Графический процессор организует аппаратную многопоточность, что позволяет задействовать все ресурсы графического процессора. Таким образом, открывается перспектива переложить функции физического ускорителя на графический ускоритель (пример реализации — PhysX). Также открываются широкие возможности использования графического оборудования компьютера для выполнения сложных неграфических вычислений: например, в вычислительной биологии и в иных отраслях науки.

Adobe Media Encoder

В программе MediaEncoder, CUDA ускорение появилось начиная с апдейта 7.1 для Media Encoder CC от 10/31/2013. Чтобы оно работало, должен быть выбран соответствующий рендер.

Если ваша NVidia видеокарта имеет CUDA, но невозможно выбрать рендером Mercury Playback Engine GPU Acceleration, то нужно вручную создать файл C:\Program Files\Adobe\Adobe Media Encoder CC 2014\cuda_supported_cards.txt и прописать вашу видеокарту там. Ситуация с Радеонами аналогичная.

Нужно понимать что перекодирование видеофайлов в MediaEncoder и экспорт проекта из Premiere/AfterEffects это разные операции. При пересчете видеофайлов из одного формата в другой render engine AME включает GPU ускорение при изменении размеров/кадровой частоты видео, а если делается пересчет в другой кодек, то ничего не ускоряется. Проект Premiere/AfterFX просчитывается другим образом: для этого AME загружает в память ядро premiere/afterfx и GPU ускорение при просчете всех эффектов и преобразований внутри проекта зависит не от Media Encoder а от настроек Premiere в проекте. Чтобы при просчёте в MediaEncoder работало GPU ускорение на всех эффектах Premiere, нужно чтобы опция Import sequences natively была выключена.
При правильной настройке скорость экспорта из Premiere и AME будет одинакова.

Mercury Playback Engine GPU Acceleration

Для профессиональной работы принципиальна скорость с которой обрабатывается видео. За все манипуляции c изображением отвечают шейдеры. Скорость счета на CUDA на таких операциях как перекодирование из 4K в 1080p возрастёт примерно в 5-6 раз. Цветокоррекция также сильно зависит от GPU. Качество изображения при этом оказывается значительно лучше, чем при работе на центральном процессоре. Таким образом, нужно чтобы видео рендер обязательно был Mercury Playback Engine GPU Acceleration CUDA или OpenCL (включается в File|Project settins|General).
На текущий момент программа автоматически определяют наличие подходящей видеокарты. Однако есть нюансы: Adobe постепенно отказывается от поддержки старых моделей видеокарт (c одной стороны это означает что новые версии программ просто не тестируются на старых картах, с другой стороны производители видеокарт прекращают поддержку старых моделей в новых драйверах, а новому Премьеру нужны новые драйвера); стоит версия Премьера которая вышла раньше чем видеокарта, и он такую не знает; по той или иной причине старые версии Premiere могли не определяет наличие ускорения и не включает его. Можно попробовать подсказать Премьеру вручную.
Если ваша NVidia видеокарта не определена как имеющая GPU ускорение, и в панели Project Settings вместо GPU Acceleration доступен только Mercury Playback Engine Software Only:

то нужно прописать её в файле C:\Program Files\Adobe\Adobe Premiere Pro CS6\cuda_supported_cards.txt. Список официально поддерживаемых видеокарт ATI (Radeon) находится в файле opencl_supported_cards.txt и может быть таким же образом дополнен вручную. В Premiere СС Adobe разрешила поддержку всех CUDA и OpenCL чипсетов, достаточно было при первом запуске зайти в эту панель настроек и включить GPU вручную. Прописывать руками теоретически не требуется, практически же, если Premiere СС не увидит вашей видеокарты, вам нужно будет самостоятельно создать этот файл и вписать в него свою видеокарту (пример файла NVidia CUDA, Radeon OpenCL).
Легко проверить причину можно вызвав консоль (Ctrl+F12) и выполнить в ней команду GPUsniffer. В текстовой выдаче будет причина: * Not chosen because of insufficient video memory — мало памяти на видеокарте, * Not chosen because of old driver — старый драйвер видеокарты и т.д.

Если у вас старая видеокарта, которая не поддерживается новыми драйверами, то придётся работать на более старой версии Премьера. Также СС2015 и 2017 могут не увидеть видеокарты Kepler после первого запуска программы после загрузки, нужно выйти из премьера и запустить его ещё раз. С драйверами AMD Radeon Crimson не будет GPU ускорения у старых карт AMD Radeon HD 7xxx и более ранних.
Adobe Premiere CS3, CS4 аппаратное ускорение CUDA/OpenCL не поддерживают и прописывать в них видеокарту бессмысленно.

В работе эффектов есть своя особенность: если среди наложенных на клип эффектов есть один, который не поддерживает GPU ускорение, то все остальные эффекты так же переключаются в режим CPU. Adjustment layer это касается в полной мере. на этой картинке показано, как в Premiere отмечены эффекты с GPU ускорением

Ниже идут не рекомендации по покупке видеокарты, а общая информация о связи между производительностью центрального процессора и его способностью загрузить работой все ядра на видеокарте:
AMD FX 6 или 8 ядерный — 384 или больше
Intel dual core — 96 или больше
Intel core quad — 192 или больше
Intel I7 первого поколения — 384
Intel I7 Ivy Bridge — 1344
Intel I7 Coffee Lake/6 — 2944

Ядер у GPU может быть меньше, но редактирование тогда замедлится.
Если у вас старый компьютер, например quad core на 2.0 ГГц с 4-мя гигабайтами памяти, покупать GTX-1060 бессмысленно. Для такой системы лучше добавить памяти и использовать видеокарту с примерно 300 cuda ядрами. Если у вас совсем слабый Core Duo, то на рынке (китайцы, eBay) есть возможность за дёшево приобрести б/у xeon перепиленный под ваш сокет.

Что такое Nvidia CUDA

Архитектура CUDA позволяет разработчикам использовать вычислительные возможности видеокарт Nvidia для параллельных расчётов. Это очень сильно повышает производительность программ, которым нужно решать много однообразных задач. Одни из самых популярных способов применения CUDA – это майнинг криптовалюты, а также разработки в сфере искусственного интеллекта.

Платформа позволяет программистам самим управлять доступными инструкциями видеоускорителя, а также распределять память. Все программы пишутся на Си-подобном языке программирования.

ВСЕ характеристики видеокарты в программе AIDA64

Когда одного названия и памяти мало, нужно установить программу AIDA64, она покажет подробные параметры всех комплектующих, включая видеокарту.

Скачиваем и устанавливаем любую версию программы, например «AIDA64 Engineer», и переходим в раздел «Отображение -> Видео Windows» и «Графический процессор». Здесь есть вся информация по техническим характеристикам видеокарты:

  • Имя модели и производителя
  • Тип видеопроцессора и его температуру
  • Объём видеоОЗУ
  • Информация о драйвере и БИОСе
  • Частота работы видеопроцессора и памяти
  • Количество пиксельных конвейеров и шейдеров
  • Технологический процесс изготовления, наличие кэша L1, L2 и L3 уровней

Преимущество программы AIDA64 перед другими способами в том, что она показывает модель видеокарты даже без установленных драйверов. Теперь вы можете скачать необходимые драйвера и установить их, либо же воспользоваться одним из методов автоматической установки драйверов.

9 ответов

Сначала убедитесь, что вы используете оборудование и драйвер Nvidia. Проверьте настройки UEFI (ранее известные как BIOS) для любого выбора видеооборудования. Вероятно, выберите «дискретный» над любым гибридом или оптимизируйте, пока не получите работу. Затем используйте поставляемые Ubuntu драйверы Nvidia на вкладке «Обновление программного обеспечения» / «Настройки» / «Дополнительные драйверы». Выберите «проверенный» драйвер Nvidia (возможно, последний). Помните о некоторых проблемах с драйверами после 367 и до 381, вызывая некоторые экранные артефакты после сна. Когда выбран драйвер Nvidia, используемый драйвер, выйдите из системы или перезагрузитесь и убедитесь, что драйвер Nvidia отображается на выходе lshw -C или просто запустите настройки Nvidia из Dash, чтобы проверить. Затем приступайте к установке CUDA.

Некоторые образцы CUDA нуждаются в дополнительных библиотеках. Тот, который вы выбрали, требует libglut, поэтому установите пакет freeglut3. Определенно, чтобы образцы работали, прежде чем пытаться что-то более сложное. Многие из примеров позволяют аргументу «-cpu» показать, какое замедление вы получаете при использовании CPU вместо графического процессора. Возможно, у тензорного потока есть что-то подобное.

Вы проверили, что библиотеки, упомянутые в других блогах, существуют в вашей системе? Если нет, их, возможно, придется устанавливать отдельно, но опять же, может быть, тензорный поток не нуждается в них для каждой функции, которую он может выполнить.

ответ дан
18 July 2018 в
14:01

Сначала убедитесь, что вы используете оборудование и драйвер Nvidia. Проверьте настройки UEFI (ранее известные как BIOS) для любого выбора видеооборудования. Вероятно, выберите «дискретный» над любым гибридом или оптимизируйте, пока не получите работу. Затем используйте поставляемые Ubuntu драйверы Nvidia на вкладке «Обновление программного обеспечения» / «Настройки» / «Дополнительные драйверы». Выберите «проверенный» драйвер Nvidia (возможно, последний). Помните о некоторых проблемах с драйверами после 367 и до 381, вызывая некоторые экранные артефакты после сна. Когда выбран драйвер Nvidia, используемый драйвер, выйдите из системы или перезагрузитесь и убедитесь, что драйвер Nvidia отображается на выходе lshw -C или просто запустите настройки Nvidia из Dash, чтобы проверить. Затем приступайте к установке CUDA.

Некоторые образцы CUDA нуждаются в дополнительных библиотеках. Тот, который вы выбрали, требует libglut, поэтому установите пакет freeglut3. Определенно, чтобы образцы работали, прежде чем пытаться что-то более сложное. Многие из примеров позволяют аргументу «-cpu» показать, какое замедление вы получаете при использовании CPU вместо графического процессора. Возможно, у тензорного потока есть что-то подобное.

Вы проверили, что библиотеки, упомянутые в других блогах, существуют в вашей системе? Если нет, их, возможно, придется устанавливать отдельно, но опять же, может быть, тензорный поток не нуждается в них для каждой функции, которую он может выполнить.

ответ дан
24 July 2018 в 20:18

ответ дан
31 July 2018 в 23:21

ответ дан
2 August 2018 в
18:17

ответ дан
3 August 2018 в 20:37

ответ дан
5 August 2018 в 05:19

ответ дан
6 August 2018 в 22:25

ответ дан
9 August 2018 в 02:51

ответ дан
14 August 2018 в 21:05

Взлом хеша пароля

А теперь давайте взломаем какие-нибудь хеши:

hashcat -a 0 -m 5600 ntlmv2.hash dict.txt

OpenCL Platform #1: NVIDIA Corporation
======================================
* Device #1: Tesla K80, 2047/11439 MB allocatable, 13MCU

ADMIN::N46iSNekpT:08ca45b7d7ea58ee:88dcbe4446168966a153a0064958dac6:5c7830315c7830310000000000000b45c67103d07d7b95acd12ffa11230e0000000052920b85f78d013c31cdb3b92f5d765c783030:hashcat

Session..........: hashcat
Status...........: Cracked
Hash.Type........: NetNTLMv2
Hash.Target......: ADMIN::N46iSNekpT:08ca45b7d7ea58ee:88dcbe4446168966a153a0064958dac6:5c7830315c7830310000000000000b45c67103d07d7b95acd12ffa11230e0000000052920b85f78d013c31cdb3b92f5d765c783030
Input.Base.......: File (dict.txt)
Input.Queue......: 1/1 (100.00%)
Speed.Dev.#1.....: 0 H/s (0.10ms)
Recovered........: 1/1 (100.00%) Digests, 1/1 (100.00%) Salts
Progress.........: 101/101 (100.00%)

Успех! Мы взломали пример хеша и убедились, что наша установка является функциональной. 

NVIDIA cuDNN

The NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, normalization, and activation layers.

Deep learning researchers and framework developers worldwide rely on cuDNN for high-performance GPU acceleration. It allows them to focus on training neural networks and developing software applications rather than spending time on low-level GPU performance tuning. cuDNN accelerates widely used deep learning frameworks, including Caffe,Caffe2, Chainer, Keras,MATLAB, MxNet, TensorFlow, and PyTorch. For access to NVIDIA optimized deep learning framework containers, that has cuDNN integrated into the frameworks, visit NVIDIA GPU CLOUD to learn more and get started.

Ссылка на основную публикацию