如何看是否安装了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
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 和... 特别是在处理高分辨率视频和大规模视频数据集时,GPU 加速体现出了它的强大性能。- 编写支持 GPU 加速的代码——BMF 提供了与 GPU 加速兼容的 API,使得开发人员可以轻松地利用 GPU 加速的优势。在我的体验中,我编...
集简云5月更新合集:新增34款集成应用,更新11款应用,新增近300个可用动作
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962821&x-signature=6XCY9QORvdBnNz%2FVi%2FfX7CuCWFc%3D) 投招标查询是集简云的一款内置应用,可以帮助企业实时关注招标投标平台最新动态,便于投标企业获取招标商机。... 一键安装阿里商旅,钉钉内部企业首推解决方案。 官网:https://new.fliggy.com/#/dingtalk **可用触发动作*** 当有新的订单时* 当有新的审批单时* 当第三方超标审批结果完成后 ...
每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署
省去了很多下载和安装的时间。我也在上面深度体验了一段时间幻兽帕鲁,3060和32GB内存的加持让游戏运行非常流畅,操作手感满满。
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如何看是否安装了cuDNN-优选内容
如何看是否安装了cuDNN-相关内容
GPU-部署NGC环境
NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。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...
卸载NVIDIA Tesla驱动
卸载不同CUDA版本的命令可能不同,若不存在cuda-uninstaller文件, 请进入“/usr/local/cuda/bin/”目录查看是否存在uninstall_cuda开头的文件。若有,请将命令中的cuda-uninstaller替换为uninstall_cuda开头的文件名。 卸载run包方式安装的NVIDIA驱动登录Linux实例。 执行以下命令,卸载GPU驱动。/usr/bin/nvidia-uninstall 执行以下命令,卸载CUDA和cuDNN工具包,以cuda-12.2为例。/usr/local/cuda/bin/cuda-uninstallerrm -rf /u...
集简云5月更新合集:新增34款集成应用,更新11款应用,新增近300个可用动作
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962821&x-signature=6XCY9QORvdBnNz%2FVi%2FfX7CuCWFc%3D) 投招标查询是集简云的一款内置应用,可以帮助企业实时关注招标投标平台最新动态,便于投标企业获取招标商机。... 一键安装阿里商旅,钉钉内部企业首推解决方案。 官网:https://new.fliggy.com/#/dingtalk **可用触发动作*** 当有新的订单时* 当有新的审批单时* 当第三方超标审批结果完成后 ...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3paddlepaddle-gpu version:2.3.0.post112 安装相关依赖 apt updateapt-get install libjpeg-de...
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... Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注以上软件的版本匹配情况。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例...
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... DNN 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 镜像基于平台的 CUDA 镜像构建,新增了pytorch、tor...
每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署
省去了很多下载和安装的时间。我也在上面深度体验了一段时间幻兽帕鲁,3060和32GB内存的加持让游戏运行非常流畅,操作手感满满。