- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏运维
ubuntu16.04 部署GPU环境
blog.csdn.net/huangfei711/article/details/79230446 https://www.cnblogs.com/yjlch1016/p/8641910.html 硬件环境 GeForce GTX1050Ti 4G 系统环境 1.双网卡绑定 root@mec03:~# cat /etc/modules # /etc/modules: kernel modules to load Unpacking libcudnn7 (7.6.3.30-1+cuda10.0) ... Setting up libcudnn7 (7.6.3.30-1+cuda10.0) ... Unpacking libcudnn7-dev (7.6.3.30-1+cuda10.0) ... libcudnn7-doc_7.6.3.30-1+cuda10.0_amd64.deb Selecting previously unselected package libcudnn7-doc.
76020发布于 2019-09-23 - 来自专栏NLP算法工程师之路
配置CentOS7 GPU环境
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 使能配置 source .bashrc 输入Python，查看是否配置正确 Conda安装TesnorFlow GPU config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 安装 conda install tensorflow-gpu 我的cuda版本是9.0，cudnn版本是7.1.2，tensorflow-gpu版本是1.9.0。 ://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7. /kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm yum install kernel-devel-3.10.0-693.17.1.el7.x86_64.rpm
2.1K30发布于 2019-12-18 - 来自专栏GPU云服务器-Keyshot
GPU基础环境部署以及Keyshot渲染-Tesla P40篇
应用场景：Keyshot 渲染基础环境： CUDA 驱动、GPU GRID 驱动一、环境部署1. GPU 服务器环境选择1.1 选择 Window Server 2019[1.1环境部署]1.2 任务管理器查看 GPU打开任务管理器发现没有显示 GPU，下一步便是安装 CUDA 驱动安装。 GPU GRID 驱动安装3.1 下载 GRID 11 驱动，驱动下载链接3.2 下载后安装 GRID 11 版本的 GPU 驱动3.3 桌面右键 -> NVIDIA 控制面板 -> 许可 -> 管理许可证 -> 如下图填写 License 服务器和端口号[3.3 服务器和端口号填写]3.4 打开设备管理查看显卡型号如下图显示 P40，部署环境完成。 图片渲染打开自带的网球案例，见到GPU渲染的图标不是灰色，此时便可以进行GPU渲染，至此使用 Tesla P40 显卡进行Keyshot渲染算是成功。
6.2K111编辑于 2022-06-14 - 来自专栏GPU Lab
【GPU 环境快捷部署】深度学习环境配置，一行命令搞定！
功能简介云端使用的GPU云服务器，深度学习环境包括GPU驱动、CUDA、cuDNN和相关的AI框架等，在活动页购买的机器，腾讯云提供以下两种方式部署，您可以根据需要选择：方式创建后环境可使用脚本部署的GPU TensorFlow和Pytorch AI环境部署脚本，大约耗时15分钟，AI环境将安装在Miniconda中。 版本cat /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2图片（可选）7、 ，大约耗时五分钟4、登陆机器，执行部署脚本，执行后会开始AI环境的安装，耗时大约10～15分钟可根据文章开头的表格选择您环境部署需要的命令。 课程学习在GPU服务器上搭建深度学习开发基础环境 - 课程介绍：https://cloud.tencent.com/edu/learning/quick-play/3648-63019 -
7.4K51编辑于 2023-03-03 - 来自专栏DevOps持续集成
CentOS7安装部署LNMP环境
1.安装部署Nginx 安装前准备 yum -y install pcre-devel zlib-devel openssl openssl-devel 添加nginx用户 useradd -s / 502 503 504 /50x.html; location = /50x.html { root html; } } } 2.安装部署 --datadir=/usr/local/mysql/data/ #初始化数据库 echo "PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin" >> /etc/profile #设置环境变量 etc/init.d/mysqld #生成服务脚本 chmod +x /etc/init.d/mysqld #添加执行权限 chkconfig --add mysqld 3.安装PHP 准备安装环境
97510发布于 2019-10-18 - 来自专栏散尽浮华
centos7下FFmpeg环境部署记录
下面介绍下在Centos7下针对FFmpeg的部署记录: 1）安装EPEL Release，因为安装需要使用其他的repo源，所以需要EPEL支持 [root@qd-vpc-op-snapshot01 x86_64/nux-dextop-release-0-1.el7.nux.noarch.rpm //安装nux-dextop 源 [root@qd-vpc-op-snapshot01 /bash yum install -y vim yum install -y epel-release rpm --import /etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-7 x86_64/nux-dextop-release-0-1.el7.nux.noarch.rpm yum repolist yum update -y yum install -y ffmpeg ffmpeg /-r 提取图像的频率，-ss 开始时间，-t 持续时间 6）视频录制 ffmpeg –i rtsp://192.168.3.205:5555/test –vcodec copy out.avi 7）
4.6K70发布于 2018-01-23 - 来自专栏Ken的杂谈
【CentOS环境部署】CentOS下部署Java7Java8
一、前言 适用范围 1.CentOS 6+ 2.Java 7+ （示例使用Java8） 二、部署过程 1、下载 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase wget命令下载 2、解压到指定目录 sudo mkdir -p /usr/java sudo tar zvxf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /usr/java 3、配置环境变量 :$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar 4、使环境变量生效 source /etc/profile 5、检查是否配置成功 java -version
1.3K30发布于 2018-09-11 - 来自专栏Laoqi's Linux运维专列
Kubernetes 1.8.6 集群部署–基础环境（一）
k8s 目前架构重构就用到了，太有吸引力了，都说k8s难搞，之前使用yum搭建了一个简易的K8S环境组件也不是太完善，今天就来重新再次部署一个完整些的，主要是学习与了解 Kubernetes 创建流程。 本次安装版本为： Kubernetes v1.8.6 Etcd v3.2.12 Flanneld0.9.1 Docker v17.12.0-ce 一、准备基础环境 IP Address Role 组件 kube-proxy,kubelet,docker 192.168.161.163 node02 etcd,kube-proxy,kubelet,docker 这边 master 为主要控制节点也是部署节点
96351发布于 2018-05-13 - 来自专栏Laoqi's Linux运维专列
Kubernetes 1.8.6 集群部署–基础环境（一）
k8s 目前架构重构就用到了，太有吸引力了，都说k8s难搞，之前使用yum搭建了一个简易的K8S环境组件也不是太完善，今天就来重新再次部署一个完整些的，主要是学习与了解 Kubernetes 创建流程。 本次安装版本为： Kubernetes v1.8.6 Etcd v3.2.12 Flanneld0.9.1 Docker v17.12.0-ce 一、准备基础环境 IP Address Role 组件 kube-proxy,kubelet,docker 192.168.161.163 node02 etcd,kube-proxy,kubelet,docker 这边 master 为主要控制节点也是部署节点
91540发布于 2018-05-31 - 来自专栏冷影玺
7，docker基础之---Dockerfile部署MySQL
本机部署mysql并测试 先下载一个5.7的镜像拉取进行测试： [root@docker ~]# docker pull mysql:5.7 查看： [root@docker ~]# docker images CREATED SIZE mysql 5.7 be16cf2d832a 4 days ago 455MB centos 7 --+------+------+-------+-----+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> 通过Navicat软件连接数据库进行查看： dockerfile部署 SIZE mycentos mysql2 cab914a5a287 12 minutes ago 448MB mycentos redis b7aa4955980a 5 weeks ago 1.04GB mysql 5.7 c20987f18b13 15 months ago 448MB centos 7
1.2K10编辑于 2023-10-11 - 来自专栏Ken的杂谈
【CentOS环境部署】CentOS7下Mono+Jexus环境部署（ASP.NET on Linux ）
https://zh.wikipedia.org/wiki/Mono 什么是Jexus https://www.jexus.org/ 本次部署环境？ CnetOS 7 Mono 5 Jexus 5.8.2 需要的前置知识 vi命令，firewalld防火墙操作等 二、环境安装 Mono安装 #安装yum工具包 yum -y install yum-utils op=get&search=0x3FA7E0328081BFF6A14DA29AA6A19B38D3D831EF" yum-config-manager --add-repo http://download.mono-project.com /repo/centos7/ #执行安装 yum -y install mono-devel #查看安装结果 mono -V Jexus安装 #下载安装包 cd /home/downloads wget
1.1K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏小鹏的专栏
python 虚拟环境构建 & GPU环境
GPU/python环境配置与验证。 （1）GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包 （2）华为云linux服务器部署TensorFlow-gpu全攻略：https://www.cnblogs.com/zxyza/p/10535939 .html （3） Ubuntu安装Anaconda3： https://www.jianshu.com/p/d9fb4e65483c （4）添加环境变量： vim ~/.bashrc LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda （5）source ~/.bashrc （6）创建虚拟环境 py37 退出环境 source deactivate conda deactivate （7）source activate py37 （8）安装tensorflow-gpu
1.4K20发布于 2020-10-29 - 来自专栏JAVA
综合管控平台基础环境部署
综合管控平台基础环境部署 I、基础环境安装 一、服务器安装centos7 systemctl status firewalld （查看防火墙状态） systemctl stop firewalld （停止防火墙 ） systemctl disable firewalld（禁止开机启动） 二、安装docker环境 注意：docker 一般安装在linux7以上，内核3.1以上 以下安装都在【root】用户下操作 centos.x86_64.rpm 到: /home下 ② yum 安装 RPM包 yum install -y docker-ce-18.03.1.ce-1.el7.centos.x86_64.rpm 查看docker相关的rpm源文件 rpm -qa |grep docker ③删除所有安装的docker文件包 yum -y remove docker-ce-cli-19.03.14-3.el7. -ivh mysql-community-client-8.0.12-1.el7.x86_64.rpm --nodeps --force rpm -ivh mysql-community-server
78010编辑于 2024-11-20 - 来自专栏技术成长
部署Ceph集群的基础环境规划
基础环境要素在部署Ceph集群时，需要关注以下基本环境要素：网络：Ceph集群需要具有高带宽和低延迟的网络环境，以便实现数据的快速传输和高效的存储操作。 避免单点故障为了确保Ceph集群的可靠性，可以采取以下措施避免基础环境中的单点故障：网络冗余：使用冗余网络连接和网络设备，以保证网络的稳定性和可靠性。可以配置多个网络接口或使用多个交换机进行冗余。 注意：以上只是基本的环境规划和措施，具体的部署还需要根据实际情况进行调整和配置。
73921编辑于 2023-12-27 - 来自专栏GPU Lab
GPU计算型GC3vq：驱动与AI环境部署指引
腾讯云为GPU云服务器GC3vq机型提供特定驱动安装脚本，同时提供CUDA、cuDNN和相关的AI框架自动安装脚本，在活动页购买的机器，腾讯云提供以下三种脚本部署，您可以根据需要选择：机型操作系统软件环境执行命令 /vqGPU-DRIVER1.0.0_cuda11.4.3.txt && source /etc/*bashrc && source ${HOME}/.bashrc【AI环境】tf2.8.0_vqGPU-DRIVER1.0.0 /tf2.8.0_vqGPU-DRIVER1.0.0_cuda11.4.3.txt && source /etc/*bashrc && source ${HOME}/.bashrc【AI环境】pt1.9.1 “安全组”-“规则预览”-“编辑规则”（2）需要在“入站规则”和“出站规则”都添加8888端口放通策略（3）分别在“入站规则”和“出站规则”栏下点击“添加规则”，按照下图进行配置3、登陆机器，使用脚本部署 Miniconda AI环境如果您需要 TensorFlow 2.8.0，登录子机执行下列命令：wget https://gpu-related-scripts-1251783334.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com
1.2K10编辑于 2023-03-03 - 来自专栏NLP算法工程师之路
Deepin配置TF GPU环境
使用conda安装GPU加速版本的TensorFlow时，将自动安装GPU支持所需的CUDA和CuDNN库。不需要再额外安装这些库了。 总体参照的是下面这篇博客： https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/79330727 第一步：检查 我自己电脑上是有GPU的，查看方式是安装nvidia-smi sudo apt-get install nvidia-smi 直接在终端运行nvidia-smi输出GPU信息。 第二，将cuda/lib64/目录下的所有文件复制到python环境的tensorflow包的tensorflow/python/目录下。 安装Tf GPU版本 conda install tensorflow-gpu 测试 ? 正常输出显卡信息则安装完成。
1.1K10发布于 2019-12-16 - 来自专栏Ken的杂谈
CentOS 7 下安装部署.NET Core多版本环境
2、本篇环境信息 工具/环境 版本 CentOS 7.x .NET Core 2.0 环境 SDK 2.0.0（Runtime 2.0.0） .NET Core 2.1 环境 SDK 2.1.302（Runtime 2.1.2） 二、部署过程 1、SDK下载&安装基础依赖 下载SDK #进入下载目录 cd /home/downloads #下载.NET Core 2.0 wget --no-check-certificate 到指定目录 sudo mkdir /usr/dotnet/dotnet-2.1 sudo tar zvxf dotnet-2.1.tar.gz -C /usr/dotnet/dotnet-2.1 安装基础依赖 dotnet2.0 --info #查看.NET Core 2.1环境信息 dotnet2.1 --info 三、备注 相关阅读 CentOS 7 下安装 .NET Core SDK 2.1：https ://ken.io/note/centos7-.netcore2.1-setup .NET Core 快速入门教程：https://ken.io/serie/dotnet-core-quickstart
1.8K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏后端云
云环境中GPU配置
这里的第一个问题是我们在讨论GPU支持时正在讨论的问题，因为使用现有的OpenStack功能（例如，Nova的PCI直通支持）已经有几种可能性和组合，允许部署者利用GPU拼凑云。 GPU计算节点就像常规计算节点，除了它们包含一个或多个GPU卡。这些卡是以某种方式配置的他们可以传递给实例。然后，该实例可以将GPU卡用于计算或加速图形工作。 /vmlinuz-3.10.0-327.18.2.el7.x86_64 root=UUID=33011dab-c75a-45d0-b7a2-ae23545c850f ro quiet rdblacklist instance with CLI/GUI and ssh in, you’ll hopefully see # yum install pciutils if a barebone centos 7 GPU节点多达4个非GPU实例，但是更多。
3.5K30发布于 2018-10-24 - 来自专栏AI系统
【AI系统】GPU 基础
然而，尽管功能有限，第一代 GPU 的出现为图形处理领域的硬件加速打下了重要的基础，奠定了后续 GPU 技术发展的基石。 尽管如此，第二代 GPU 的整体编程性仍然相对有限，与现代 GPU 相比仍有一定差距。然而，这一时期的 GPU 发展为后续的技术进步奠定了基础，为图形处理和计算领域的发展打下了坚实的基础。 第三代 GPU 的发展从 2006 年开始，带来了方便的编程环境创建，使得用户可以直接编写程序来利用 GPU 的并行计算能力。 与 CUDA 不同，OPENCL 并不与特定的硬件绑定，而是与具体的计算设备无关，这使得它迅速成为移动端 GPU 的编程环境业界标准。 从学术界到互联网头部厂商，都开始广泛采用 GPU，将其引入到各自的生产研发环境中，为 AI 技术的快速发展和应用提供了关键支持。
53910编辑于 2024-11-26 - 来自专栏进击的Coder
深度学习GPU环境Ubuntu16.04+GTX1080+CUDA9+cuDNN7+TensorFlow1.6环境配置
本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 当然也可以选择把 /usr/local/anaconda3/bin 目录添加到环境变量中，可以修改 ~/.bashrc 文件，添加如下内容： export PATH=/usr/local/anaconda3 TensorFlow 1.6 版本针对 CUDA 9 和 cuDNN 7 做了优化，可以预构建二进制文件。 这里需要安装的是 TensorFlow 的 GPU 版本，命令如下： pip3 install tensorflow-gpu==1.6.0 安装完成之后验证一下： import tensorflow 如果没有报错 ，那就证明全部环境配置都成功了。
2.3K70发布于 2018-04-08
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号