当我运行nvidia-smi时,我收到以下消息:Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch一个小时之前我收到了同样的消息并卸载了我的CUDA库,然后我能够运行nvidia-smi,得到以下结果:之后,我从官方NVIDIA...
我注意到一些新的TensorFlow版本与旧版本的CUDA和cuDNN不兼容。 是否存在兼容版本的概述或甚至是官方测试组合的列表? 我在TensorFlow文档中找不到它。
阅读有关CUDA的问题的答案和评论,并在 CUDA标签wiki 中,我看到常常建议检查每个API调用的返回状态是否存在错误。 API文档包含诸如cudaGetLastError、cudaPeekAtLastError和cudaGetErrorString等函数,但最可靠的方式是如何将它们组合起...
我对运行which nvcc和nvidia-smi所显示的不同CUDA版本感到非常困惑。我在我的ubuntu 16.04上安装了cuda9.2和cuda10。现在我将路径设置为指向cuda9.2。所以当我运行时 $ which nvcc /usr/local/cuda-9.2/bin/nvc...
我想要监控一个使用CUDA和MPI的进程,有没有办法做到这一点,类似于命令“top”但同时监控GPU?
我已经在很多地方搜索了,但是所有的结果都只是如何安装,而没有关于如何验证已经安装的信息。我可以验证我的NVIDIA驱动已经安装,并且CUDA也已经安装好了,但是我不知道如何验证CuDNN是否已经安装。非常感谢您的帮助! PS. 这是用于caffe实现的。目前一切正常,没有启用CuDNN。
我正在寻找一种在Docker容器内部使用GPU的方法。 由于容器将执行任意代码,因此我不想使用特权模式。 有什么建议吗? 从以前的研究中,我了解到run -v和/或LXC cgroup是可行的方法,但我不确定如何确切地实现这一点。
我已经使用CUDA几周了,但是对于块/线程/线程组的分配仍有一些疑问。 我从教学的角度研究这个架构(大学项目),所以达到最高性能不是我的关注点。 首先,我想了解一下我是否掌握了以下事实: 程序员编写一个内核,并将其执行组织为线程块网格。 每个块分配给一个流多处理器(SM)。一旦分配,它...