nvidia专题
Kubernetes的alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu无法限制GPU个数
问题描述： Pod.yaml文件中关于GPU资源的设置如下： 然而在docker中运行GPU程序时，发现宿主机上的两块GPU都在跑。甚至在yaml文件中删除关于GPU的请求，在docker中都可以运行GPU。 原因： 上例说明alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu无效。查看yaml文件，发现该docker开启了特权模式（privileged：ture）： 而
Ubuntu安装docker及nvidia-docker2
Ubuntu 通过apt安装 Ubuntu安装docker后再安装nvidia-docker2时经常出现版本不匹配的问题，可以分以下两步安装： # 安装dockerexport VERSION=18.06.1-ce && curl -sSL get.docker.com | sh# 安装nvidia-docker2curl -s -L https://nvidia.github.io/nv
AI超周期现状 - NVIDIA、苹果以及人工智能的整体需求
于2024年6月6日在中国杭州拍摄的英伟达和苹果的标志。到6月5日，东部时间，英伟达的市值超过3万亿美元，正式超越苹果的市值，成为全球市值第二大的科技巨头。值得注意的是，短短3个多月时间里，英伟达的市值就从2万亿美元飙升至3万亿美元。（由Costfoto摄于NurPhoto，经盖蒂图片社批准） 在九月初经历了几天的市场动荡后，又有一波关于人工智能超级周期是否已结束的讨论。如果没有结束，那接下来会
centos 安装 nvidia的两种方式
大部分 Linux 发行版都使用开源的显卡驱动 nouveau，对于 nvidia 显卡来说，还是闭源的官方驱动的效果更好。最明显的一点是，在使用 SAC 拾取震相的时候，使用官方显卡驱动在刷新界面的时候要快很多。 对于 CentOS 用户而言，有两种安装 NVIDIA 显卡驱动的方法，从 ELRepo 源中安装或从源码编译驱动。对于一般的 CentOS 用户，建议使用第一种方法。 注意
NVIDIA RTX 50系列大爆料：功耗飙升600W，性能直逼RTX 4090 1.？倍，你准备好了吗？
在科技圈的万众瞩目下，知名硬件爆料大神Kopite7kimi再次为我们揭开了NVIDIA下一代GeForce RTX系列——“Blackwell”阵容的神秘面纱。这次，关于新显卡的功耗信息不再是模糊的概念，而是实实在在的数字，让人不禁对即将到来的性能飞跃充满期待。 功耗飙升，性能也要飞？ 据Kopite7kimi确认，RTX 50系列中的旗舰型号RTX 5090将拥有惊人的功耗表现，其最高功
Nvidia扩展AI帝国：从芯片到数据中心设计的全面布局
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！ 订阅：https://rengongzhineng.io/ Nvidia正处于人工智能（AI）芯片市场的中心地位，但首席执行官黄
完整指南：CNStream流处理多路并发框架适配到NVIDIA Jetson Orin (二) 源码架构流程梳理、代码编写
目录 1 视频解码代码编写----利用jetson-ffmpeg 1.1 nvstream中视频解码的代码流程框架 1.1.1 类的层次关系 1.1.2 各个类的初始化函数调用层次关系 1.1.3 各个类的process函数调用层次关系 1.2 编写视频解码代码 1.2.1 修改VideoInfo结构体定义 1.2.2 修改解封装代码 1.2.3 decode_impl_nv.h
读取Nvidia驱动版本号
Solution 1 读取注册表信息，不可取。很多电脑的注册表信息丢失不全。 Solution 2 通过dxgi读取显卡版本号。在台式机上正常，双显卡的笔记本电脑端，由于默认的显卡为核显，所以读取的为核显版本号。 Solution 3 通过调用命令行管道，执行Nvidia Driver目录下的exe，截取返回信息中的版本号 #include <string>#include "Windows.
NVIDIA H200与AMD MI300X：前者高利润率是否合理？
近年来，人工智能芯片巨头NVIDIA与AMD的竞争愈发激烈。尽管NVIDIA在AI计算解决方案市场占据主导地位，但在2023年末，AMD推出号称全球最快的AI芯片Instinct MI300X后，开始对NVIDIA构成了挑战。然而，经过一段时间的市场检验，Richard's Research Blog的一项分析表明，虽然AMD的MI300X成本显著高于NVIDIA的H200，但在推理生产应用方
如何在Ubuntu18.04为intel、nvidia双显卡安装驱动
由于Ubuntu自带的nouveau驱动性能特别孱弱，要想发挥NVIDIA显卡最大的性能还是需要安装专用的闭源驱动。由于我的电脑是双显卡，因此在安装驱动的过程走了一些弯路，这里仅介绍对我起作用的方法首先运行 apt install nvidia-driver-version-390 大概会下载700多M的包，安装完毕后，运行 nvidia-smi 显示驱动无法被载入，但输入
NVIDIA Jetson xavier NX安装torchvision
上一篇文章里面记录了在xavier NX上安装pytorch,https://www.cnblogs.com/cumtchw/p/13273753.html 然后接下来安装torchvision，下面是英伟达官网上的torchvision的安装方法：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-nano-version-1-5-
UE4全景插件Nvidia Ansel Photography
Nvidia 的 Ansel 工具使 PC 玩家能更便捷地从游戏中采集高精度图像并进行分享。将 Ansel ue4 插件整合到游戏中的方法简单而快捷。 可在 Nvidia Ansel 站点 查看 Ansel 终端用户总览。 虚幻引擎 4 中可用的 Ansel 功能有： Free Camera - 在拍照前将摄像机调整到最佳角度 Super Resolution - 进行高于游
CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时出现依赖问题
CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时出现依赖问题 1 CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时报错如下2 解决方法 1 CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时报错如下 Error: Package: 3:kmod-nvidia-latest-dkms-550.90.07-1.el7.x86_64 (cuda-rhel7-x86_64)Requires: d
Ubuntu16.04安装Nvidia驱动cuda,cudnn和tensorflow-gpu
本文个人博客地址： 点击查看之前有在阿里云GPU服务器上弄过： 点击查看， 这里从装Nvidia开始 一、 安装Nvidia驱动 1.1 查找需要安装的Nvidia版本 1.1.1 官网 官网上查找： https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 这里是 GeForce GTX 1080 TI如下图，推荐 410 版本的
Ubuntu下查看显卡型号及NVIDIA驱动版本
查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-* 或者 cat /proc/driver/nvidia/version 转自：https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/78871622
NVIDIA Jetson Orin Nano Spidev 使用教程
系列文章目录 前言 该项目包含一个 python 模块，用于通过 spidev linux 内核驱动程序从用户空间连接 SPI 设备。 除非另有明确说明，否则所有代码均已获得 MIT 许可。 一、使用方法 import spidevspi = spidev.SpiDev()spi.open(bus, device)to_send = [0x01, 0x02, 0x0
Nvidia驱动莫名其妙不好使了？nvidia-smi报错？如何解决？已解决！！
文章目录 一、报错提示二、解决方案2.1 原因1的解决办法2.2 原因2的解决方案 一、报错提示 Ubuntu20.04出现Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch问题NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVI
在NVIDIA Jetson AGX Orin中使用jetson-ffmpeg调用硬件编解码加速处理
目录 1 build and install library 1.1 报错 Cannot found LIB_NVBUF 2 patch ffmpeg and build 参考文献： 1 build and install library git clone https://github.com/Keylost/jetson-ffmpeg.gitcd jetson-ffmpe
NVIDIA Jetson AGX Orin源码编译安装CV-CUDA
目录 1 下载源码并配置 2 编译安装CV-CUDA 2.1 安装相应依赖包 2.2 升级gcc到gcc-11 2.3 build 2.4 升级cmake 2.5 再次build 2.5.1 报错 /usr/include/c++/11/bits/std_function.h:435:145: error: parameter packs not expanded with ‘.
starting container process caused exec: \nvidia-smi\: executable file not found in $PATH
1、问题描述： 我在安装好了nvidia-docker之后，按照网上的教程执行： #nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 结果报如下错误： container_linux.go:247: starting container process caused "exec: \"nvidia-smi\": executable file not
如何在k8s集群中安装nvidia、cuda并使用GPU进行训练
如何在k8s集群中安装nvidia、cuda使用GPU进行训练 在写具体步骤前，发表一下自己的感想体会，因为在这过程中，踩过很多坑，对于像我们这种小白，踩坑真的是无处不在，真的很感谢网上一些大神细心地帮助，也感谢其它大神分享的博客。所以自己实现之后也想把这过程中遇到的坑和解决的方法总结总结，希望对大家有用。 本文主要是针对已经部署好了k8s集群的，基于centos系统，截止k8s1.8版本，对
在NVIDIA jetson中使用jetson-ffmpeg调用硬件编解码加速处理
目录 1 build and install library 1.1 报错 Cannot found LIB_NVBUF 2 patch ffmpeg and build 参考文献： 1 build and install library git clone https://github.com/Keylost/jetson-ffmpeg.gitcd jetson-ffmpe
Ubuntu 22.04 某次重启后nvidia-smi 失效
Ubuntu 22.04 某次重启后nvidia-smi 失效 某次重启后失效，遂在网上寻找答案： 方案一：使用dkms进行安装相应模块 具体的可以参考链接 dkms 但是我试了一下并不好用，并且报错如下： Building module:cleaning build area...'make' -j32 NV_EXCLUDE_BUILD_MODULES='' KERNEL_UNAM
CentOS7 Nvidia Docker环境
https://www.cnblogs.com/yxfangcs/p/8438462.html 最近在搞tensorflow的一些东西，话说这东西是真的皮，搞不懂。但是环境还是磕磕碰碰的搭起来了 其实本来是没想到用docker的，但是就一台配置较好的服务器，还要运行公司的其他环境，vmware esxi用起来太费劲，还是算了。 环境： 系统：CentOS7 7.4 1708 显
nvidia-docker更新出现问题
真的是闭门家中坐，祸从天上来。前两天闲来无事就点了一下upgrade，然后，apt-get工具抛锚了，问题如下： ttt@ttt:/home$ sudo apt upgrade Reading package lists... DoneBuilding dependency tree Reading state information... DoneCalculating u