一、rtx3070和rtx3080基本工藝對比 1、RTX3080 RTX3080采用三星8nm制程工藝,集成280億晶體管,包含68個SM單元,總共8704個CUDA核心,搭載新一代RT內核、張量內核。 RTX3080擁有1.71 GHz的Boost頻率,FP16的最大性能 ...
目前 至 我們還無法在英偉達 RTX 系列 GPU Ampere 上通過 pip conda 安裝 TensorFlow 或 PyTorch。因為這些 GPU 需要 CUDA . ,而當前主流的 TensorFlow PyTorch 版本不是針對 CUDA . 編譯的。現在要在 XX GPU 上運行這些庫的話只能手動編譯或者用英偉達 docker 容器。 另外雖然 PyTorch 支持 CUDA ...
2020-11-07 21:34 0 2396 推薦指數:
一、rtx3070和rtx3080基本工藝對比 1、RTX3080 RTX3080采用三星8nm制程工藝,集成280億晶體管,包含68個SM單元,總共8704個CUDA核心,搭載新一代RT內核、張量內核。 RTX3080擁有1.71 GHz的Boost頻率,FP16的最大性能 ...
系統安裝完成后執行以下操作 參考地址:https://www.cnblogs.com/gollong/p/12655424.html 0.下載顯卡驅動 並且保存到你知道的目錄,后面會用到 英偉達官網(有時需要FQ):https://www.nvidia.cn/drivers ...
最近剛入了3090,發現網上寫的各種環境配置相當混亂而且速度很慢。所以自己測了下速度最快的3090配置環境,歡迎補充! 基本環境(整個流程大約需要5分鍾甚至更少) (1)安裝gcc (2)官網下載對應版本顯卡驅動及cuda:(以下版本對應11.1cuda,此處安裝 ...
公司服務器使用了GeForce RTX 3090顯卡,該顯卡目前只能安裝cuda11.0版本,所以需要安裝pytorch1.7,在編譯DCNv2時出現“error: identifier “THCState_getCurrentStream“ is undefined”錯誤。 其他人的解決方案 ...
時間點:2020-11-18 一、背景 2020年9月nvidia發布了30系列的顯卡。比起20系列網上的評價是:性能翻倍,價格減半。 最近正好本人手上有RTX 2080Ti 和 RTX 3090,所以本人專門對其在深度學習上的性能進行了測試。 當前(2020-11-18)網上對3090 ...
最近公司需要自己組裝3090顯卡,記錄一下裝機踩的坑。 首先安裝Ubantu20.04,進入系統后有配置顯卡所需環境有幾個需要注意的地方: 一、網絡設置 機器沒有無線網卡只能使用usb共享手機熱點聯網;需要買外接網卡 chrome瀏覽器安裝 wget https ...
1. 安裝驅動 使用命令 查看是否安裝成功,不過顯示的版本為470,問題應該不大,我記得470是官方推薦版本注意 右上角有個CUDA VERSION,表示的是支持的最高版本,而不是你已經安裝了的版本,故不能通過右上角來驗證是否安裝了cuda此外,也可以通過系統自帶 ...
由於官方暫時沒有11.1版本的Pytorch安裝方法,可以使用11.0版本的安裝方法,經過測試,在3090上是可以正常使用的。官方給出的安裝方法: 在安裝過程中,由於連接的是Pytorch的官方地址,所以下載的速度是很慢的,可以手動下載torch包和torchvison的包進行安裝 ...