怎么查看是否安装了cuda和cudnn
社区干货
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
问题描述:在执行安装脚本时,系统报告了一些依赖库版本不匹配的错误,特别是一些 Python 库的版本。解决方法:通过查阅 BMF 的官方文档和社区,我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA ...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
循环和条件表达式等都早已熟记于心,自己可以更快速的学习TensorFlow。除了前面所述的两个基本要求外,在学习的过程中,我们需要准备一些基础知识,当然等真正遇到再去查资料也完全没问题。其实准备工作主要分为数学... 安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.CUDA8.04.cuDNN5....
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
而且支持相应的维度越界检查。除了 -1 轴之外,其他维度支持任意 stride 访存,此外,GEMM、TPC、DMA 的指令序列是独立的,pipeline 运行时是 latency 会被隐藏起来。此外,TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为... 和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580468&x-signature=OnzF7o%2BcdNNsl6aOi4UkgHO35fE%3D) 经过前文了解到基于 MOR 读时合并的轻量级更新操作是加速特征调研和工程迭代周期的关键。所以我们首先开发、引入了第一... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580468&x-signature=j7AXhqgwOtjUTvX%2F0MDqCuXfNAY%3D)另一个应用场景是通过数据分支支持多个训练目标复用同一份特征。在推进新的推荐项目时,如果有一个新的推荐目标,算法工程师...
特惠活动
怎么查看是否安装了cuda和cudnn-优选内容
怎么查看是否安装了cuda和cudnn-相关内容
预置镜像列表
平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、conda 和 apt 使用国内镜像源。 该镜像体积较小,适合作为基础镜像或是在轻量级任务中使用。 CUDA平台提供的 CUDA... conda 和 apt 使用国内镜像源。 内置 CUDNN 8 。 由于生命周期和兼容性相关问题,Ubuntu 18 不支持 V100 RDMA 机型,CUDA 10 不支持 Ampere 系列 GPU,平台不提供也不建议使用相关的软件。 PyTorchPytorch 镜像基于平...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
实例规格 实例数量 镜像类型 驱动安装/版本 是否绑定公网IP ecs.ebmhpcpni2l.32xlarge 2 Ubuntu 20.04 创建实例时勾选“后台自动安装GPU驱动”:系统将自动安装GPU驱动、CUDA和cuDNN库(驱动版本见下图)以及Fari... cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo apt updatesudo apt install libnccl2=2.8.4-1+cuda11.2 libnccl-dev=2.8.4-1+cuda11.2 执行以下命令,检查NCCL是否安装成功。 updatedbl...
GPU-部署NGC环境
本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符... 查看GPU驱动。nvidia-smi回显如下,表示已安装成功。 执行以下命令,查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装成功。 步骤二:安装nvidia-docker依次执行以下命令,设置Docker-CE。 curl https:/...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
问题描述:在执行安装脚本时,系统报告了一些依赖库版本不匹配的错误,特别是一些 Python 库的版本。解决方法:通过查阅 BMF 的官方文档和社区,我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA ...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
cuda-11.2/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64source ~/.bashrc验证安装nvcc -Vnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2020 NVIDIA CorporationBuilt on Mon_Nov_30_19:08:53_PST_2020Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0安装cudnn参考文档NVIDIA cudnn文档 NVIDIA cudnn 官方下载地址 选择对应当前cuda toolkit版...
GPU-部署Baichuan大语言模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加... 步骤二:安装GPU驱动和CUDA工具包登录实例。 执行以下命令,下载CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
循环和条件表达式等都早已熟记于心,自己可以更快速的学习TensorFlow。除了前面所述的两个基本要求外,在学习的过程中,我们需要准备一些基础知识,当然等真正遇到再去查资料也完全没问题。其实准备工作主要分为数学... 安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.CUDA8.04.cuDNN5....
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
而且支持相应的维度越界检查。除了 -1 轴之外,其他维度支持任意 stride 访存,此外,GEMM、TPC、DMA 的指令序列是独立的,pipeline 运行时是 latency 会被隐藏起来。此外,TPC 也添加了 AI 负载常见的激活函数,作为... 和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
可以理解和生成更长的文本内容。 环境要求NVIDIA驱动: GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用... 安装GPU驱动和CUDA工具包。 登录实例。 执行以下命令,下载CUDA Toolkit。 CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/comp...
