我已经在Linux Ubuntu 16.04上成功安装了tensorflow(GPU)并进行了一些小改动,以使其与新的Ubuntu LTS版本一起使用.
但是,我想(谁知道为什么)我的GPU满足了计算能力大于3.5的最低要求.事实并非如此,因为我的GeForce 820M只有2.1.有没有办法让tensorflow GPU版本与我的GPU一起工作？
我问的是这个问题,因为显然没有办法让在iOS上使用数字流GPU版本,但通过搜索互联网,我发现事实并非如此,事实上,如果不是因为这个不满足的要求,我几乎可以工作.现在我想知道GPU计算能力的这个问题是否也可以修复.
我正在使用ubuntu 14.04.我想安装CUDA.但我不知道哪个版本对我的笔记本电脑有好处.我跟踪我的驱动器
$cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 304.125 Mon Dec 1 19:58:28 PST 2014
GCC version: gcc version 4.8.2 (Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1)
我尝试安装CUDA,cuda-linux64-rel-7.0.28-19326674但是当我按命令测试时
./deviceQuery
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
cudaGetDeviceCount returned 35
-> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
Result = FAIL
你能帮我解决这个问题吗？我很多次重新安装我的ubuntu.非常感谢
编译CUDA代码时,必须选择生成代码的架构.nvcc提供了两个参数来指定这种架构,基本上:
arch指定虚拟arquictecture,其可以是compute_10,compute_11等code指定真实结构,其可以是sm_10,sm_11等所以这样的命令:
nvcc x.cu -arch=compute_13 -code=sm_13
将为具有1.3计算能力的设备生成"cubin"代码.如果我错了,请纠正我.我想知道这两个参数的默认值是什么？这是默认的架构,没有值时NVCC使用 arch 或 code 规定的？
我正在研究CUDA头文件,cuda/6.5.14/RHEL6.x/include/math_functions_dbl_ptx1.h并看到每个带double参数的算术函数都将其转换为float:
static __forceinline__ double fabs(double a)
{
return (double)fabsf((float)a);
}
...
static __forceinline__ double floor(double a)
{
return (double)floorf((float)a);
}
由于我依赖于双精度浮点的基本方法(代码中有很多潜在的灾难性取消)我在相信自己的眼睛时遇到了一些麻烦.
你能解释一下这里发生了什么吗？
这是demo.cu从 GPU 设备打印的目标：
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
__global__ void hello_cuda() {
printf("hello from GPU\n");
}
int main() {
printf("hello from CPU\n");
hello_cuda <<<1, 1>>> ();
cudaDeviceSynchronize();
cudaDeviceReset();
printf("bye bye from CPU\n");
return 0;
}
它编译并运行：
$ nvcc demo.cu
$ ./a.out
这就是我得到的输出：
hello from CPU
bye bye from CPU
问：为什么GPU没有打印结果？
看起来我确实错误配置了 cuda 工具包或其他东西，但是我可以从 cuda-samples 编译并运行各种程序。例如，matrixMul或deviceQuery
我在带有 Nvidia Quadro FX 3800 的工作站上安装 CUDA 7.0（与 TensorFlow 一起使用）时遇到问题。我想知道这是不是因为不再支持 GPU。
安装驱动程序 (340.96) 似乎工作正常：
$ sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.96.run
Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64
(version: 340.96) is now complete. Please update your XF86Config or
xorg.conf file as appropriate; see the file
/usr/share/doc/NVIDIA_GLX-1.0/README.txt for details.
但是，我认为我可能遇到以下问题：
$ ./cuda_7.0.28_linux.run --kernel-source-path=/usr/src/linux-headers-3.13.0-76-generic
The driver installation is unable to locate the kernel source. Please make sure
that the kernel source packages are installed and set up correctly. If you know
that the kernel …我想知道最新的CUDA版本8.0是否支持我的电脑中的GPU,即GeForce GTX 970和Quadro K4200(双GPU系统); 我在网上找不到这些信息.
一般来说,如何找到CUDA版本,特别是新发布的版本,是否支持特定的Nvidia GPU？
谢谢!