Tag: cuda
Nvidia驱动程序失败并登录循环问题
所以前几天我试图将我的Nvidia驱动程序从384更新到390.更新后的驱动程序无效。 内核日志向我显示了这个错误： nvidia: version magic ‘4.4.0-119-generic SMP mod_unload modversions ‘ should be ‘4.4.0-119-generic SMP mod_unload modversions retpoline ‘ Xorg日志显示了这个： [ 407.015] (WW) The directory “/usr/share/fonts/X11/cyrillic” does not exist. [ 407.015] (WW) The directory “/usr/share/fonts/X11/100dpi/” does not exist. [ 407.015] (WW) The directory “/usr/share/fonts/X11/75dpi/” does not exist. [ 407.015] (WW) The directory “/usr/share/fonts/X11/100dpi” does not exist. […]
在Ubuntu 14.04上安装CUDA 7.0
我试图在Ubuntu 14.04上安装CUDA工具包7.0（ https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit ），但没有运气。 我一直在按照指南（ http://www.r-tutor.com/gpu-computing/cuda-installation/cuda7.0-ubuntu ）说明.deb文件下载时，三个简单的命令应该做的伎俩： sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-0-local_7.0-28_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda 但是，当我执行最后一个命令时，我得到以下内容： Reading package lists… Done Building dependency tree Reading state information… Done E: Unable to locate package cuda 我在这里想念的是什么？
运行caffe给出错误检查失败：错误== cudaSuccess（30对0）未知错误
我正试图让caffe运行，以便我可以通过python使用它。 要做到这一点，我已经按照本教程。 我在Ubuntu 16.04上。 当我试图make runtest我得到错误： $ make runtest CXX/LD -o .build_release/test/test_all.testbin src/caffe/test/test_caffe_main.cpp .build_release/src/caffe/test/test_memory_data_layer.o: In function `caffe::MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_Test<caffe::CPUDevice >::TestBody()’: test_memory_data_layer.cpp:(.text._ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9CPUDeviceIfEEE8TestBodyEv[_ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9CPUDeviceIfEEE8TestBodyEv]+0x333): undefined reference to `vtable for cv::_InputArray’ test_memory_data_layer.cpp:(.text._ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9CPUDeviceIfEEE8TestBodyEv[_ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9CPUDeviceIfEEE8TestBodyEv]+0x3f5): undefined reference to `cv::_OutputArray::_OutputArray(cv::Mat&)’ test_memory_data_layer.cpp:(.text._ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9CPUDeviceIfEEE8TestBodyEv[_ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9CPUDeviceIfEEE8TestBodyEv]+0x407): undefined reference to `cv::randu(cv::_OutputArray const&, cv::_InputArray const&, cv::_InputArray const&)’ .build_release/src/caffe/test/test_memory_data_layer.o: In function `caffe::MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_Test<caffe::GPUDevice >::TestBody()’: test_memory_data_layer.cpp:(.text._ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9GPUDeviceIfEEE8TestBodyEv[_ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9GPUDeviceIfEEE8TestBodyEv]+0x333): undefined reference to `vtable for cv::_InputArray’ test_memory_data_layer.cpp:(.text._ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9GPUDeviceIfEEE8TestBodyEv[_ZN5caffe53MemoryDataLayerTest_AddMatVectorDefaultTransform_TestINS_9GPUDeviceIfEEE8TestBodyEv]+0x3f5): undefined reference […]
nvidia-smi：在Ubuntu 16上找不到命令
我安装了CUDA sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda 然后我尝试了sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa和sudo apt-get install nvidia-current 输入dpkg -l | grep -i nvidia dpkg -l | grep -i nvidia ，我看到nvidia-375和nvidia-378 然而，我接着尝试了nvidia-smi并得到了 警告：root：无法打开文件’/etc/apt/sources.list.d/osmosa-ubuntu-audio-recorder-xenial.list’ nvidia-smi：命令未找到 有人能帮忙吗？
安装cuda 8.0后无法运行CUDA示例
我按照这里的步骤在ubuntu 16上安装了cuba8.0。 然后执行确认测量。 在那之后，我运行make并碰撞到如下的错误： $make … nvcc warning : The ‘compute_20’, ‘sm_20’, and ‘sm_21’ architectures are deprecated, and may be removed in a future release (Use -Wno-deprecated-gpu-targets to suppress warning). /usr/bin/ld: cannot find -lnvcuvid collect2: error: ld returned 1 exit status Makefile:381: recipe for target ‘cudaDecodeGL’ failed make[1]: *** [cudaDecodeGL] Error 1 make[1]: Leaving directory […]
安装CUDA工具包后无法登录
我有最新版本的Ubuntu 16.04，我安装了最新版本的Cuda Toolkit 8.0。 安装Cuda Toolkit之后，我被困在登录界面上，我无法使用我的密码登录Ubuntu。 进入系统是否有可能？ 或者你有任何手册，如何核心安装Cuda工具包？ 我需要在Ubuntu上使用Cuda工具包。 （对不起我的英语不好） 有我的程序，我如何安装Cuda（官方来自Nvidia） sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
NVIDIA 331.113更新后没有CUDA
我正在使用带有CUDA工具包6.5的NVIDIA 331.38，我的所有应用程序都能够检测到GPU。 在NVIDIA 331.113更新后，CUDA无法运行。 其他人经历过同样的事情吗？ 谢谢
使用nvidia-smi时，GPU利用率为N / A.
我想看看我的显卡的GPU使用情况。 我在Kubuntu 14.04 LTS x64上使用两个Nvidia GTX 690卡。 当我运行nvidia-smi -q我得到： francky@francky-Aurora-R4:~$ nvidia-smi -q ==============NVSMI LOG============== Timestamp : Sun Nov 22 08:37:22 2015 Driver Version : 352.39 Attached GPUs : 2 GPU 0000:04:00.0 Product Name : GeForce GTX 690 Product Brand : GeForce Display Mode : N/A Display Active : N/A Persistence Mode : Disabled Accounting Mode […]
如何在Ubuntu 14.04上安装CUDA-6.5？
我正在使用CUDA5.5，但我想使用nvidia提供的主存储库安装CUDA6.5。 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb sudo apt-get update 但是当我尝试安装cuda时，我收到以下错误。 sudo apt-get install cuda Reading package lists… Done Building dependency tree Reading state information… Done Some packages could not be installed. This may mean that you have requested an impossible situation or if you are using the unstable distribution that some required packages have not yet […]
如何安装Nvidia驱动程序使用CUDA而不安装X11？
我有一个无头盒子将用于CUDA计算。 我安装了Ubuntu服务器16.04.1但是当我尝试通过apt-get安装nVidia驱动程序时，它还要我安装X11和其他GUI组件。 如何在不安装X11和朋友的情况下安装驱动程序和CUDA库？ 理想情况下，无需直接从nVidia下载运行文件。 如果可能的话，我想使用debian软件包。
