- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试让 opengl 在使用 Ubuntu Ubuntu Server 16.04 的 Amazon p2 实例上进行 headless (headless)屏幕外渲染。
创建实例后,我根据 this amazon article 安装了适当的 nvidia 驱动程序,它们似乎按预期工作:
$ lsmod | grep nvidia
nvidia_drm 53248 0
nvidia_modeset 790528 1 nvidia_drm
nvidia 11911168 1 nvidia_modeset
drm_kms_helper 155648 3 cirrus,nouveau,nvidia_drm
drm 364544 7 ttm,drm_kms_helper,cirrus,nouveau,nvidia_drm
$ nvidia-smi -q | head
==============NVSMI LOG==============
Timestamp : Thu Jan 19 11:22:38 2017
Driver Version : 375.20
Attached GPUs : 1
GPU 0000:00:1E.0
Product Name : Tesla K80
Product Brand : Tesla
然后我正在尝试 this related question 中的步骤:
sudo apt-get install xserver-xorg libglu1-mesa-dev freeglut3-dev mesa-common-dev libxmu-dev libxi-dev
sudo nvidia-xconfig -a --use-display-device=None --virtual=1280x1024
sudo /usr/bin/X :0 &
它确实启动了 X 但运行 glxinfo
不起作用:
$ DISPLAY=:0 glxinfo
name of display: :0
Xlib: extension "GLX" missing on display ":0".
Xlib: extension "GLX" missing on display ":0".
(... line repeats couple of times ...)
Error: couldn't find RGB GLX visual or fbconfig
如相关 stackoverflow 问题中所述,更改 Xorg.conf 中的 BusID 没有帮助。
$ lspci|grep VGA
00:02.0 VGA compatible controller: Cirrus Logic GD 5446
/etc/X11/xorg.conf
Section "Device"
Identifier "Device0"
Driver "nvidia"
VendorName "NVIDIA Corporation"
BoardName "Tesla K80"
BusID "PCI:0:2:0"
EndSection
我已经在谷歌上进行了相当深入的搜索,但我不清楚下一步该怎么做...任何帮助将不胜感激
最佳答案
官方文档是http://www.nvidia.com/content/PDF/remote-viz-tesla-gpus.pdf “服务器级 TESLA GPU 上的远程可视化”。阅读第 15 页。您必须将 BusID 添加到 nvidia-xconfig。
首先,运行 nvidia-xconfig --query-gpu-info
。这是我的 p2 实例结果。
Number of GPUs: 1
GPU #0:
Name : Tesla K80
UUID : GPU-f13e8e90-5d2f-f9fb-b7a8-39edf9500698
PCI BusID : PCI:0:30:0
Number of Display Devices: 0
然后你需要运行它。
sudo nvidia-xconfig --busid=PCI:0:30:0 --use-display-device=none --virtual=1280x1024
您可以通过 sudo Xorg :1
运行 Xorg 服务器。
DISPLAY=:1 glxinfo
结果。
name of display: :1
display: :1 screen: 0
direct rendering: Yes
server glx vendor string: NVIDIA Corporation
server glx version string: 1.4
server glx extensions:
GLX_ARB_context_flush_control, GLX_ARB_create_context,
...
关于ubuntu - 使用 Ubuntu 在 AWS GPU 实例上运行 OpenGL,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41741100/
谁能解释或指出在多 GPU/多显示器设置中渲染如何工作的解释(或至少一些线索)? 例如,我安装了 5 个 NVIDIA Quadro 4000 视频卡并连接了 9 个显示器。显示不进行任何分组。刚刚在
以下代码报错: import spacy spacy.require_gpu() Traceback (most recent call last): File "/home/user/Pycha
正如问题已经暗示的那样,我是深度学习的新手。我知道模型的学习过程在没有 GPU 的情况下会很慢。如果我愿意等待,如果我只使用CPU可以吗? 最佳答案 在计算深度学习(以及一般的神经网络)中执行的许多操
我知道 Renderscript 的设计是为了掩盖我正在运行的处理器的事实,但是有没有办法编写代码,以便在支持 GPU 计算的设备(目前是 Nexus 10)上运行显卡?有什么方法可以判断脚本的功能正
关闭。这个问题是opinion-based 。目前不接受答案。 想要改进这个问题吗?更新问题,以便 editing this post 可以用事实和引文来回答它。 . 已关闭 8 年前。 Improv
我想以编程方式找出可用的 GPU 及其当前内存使用情况,并根据内存可用性使用其中一个 GPU。我想在 PyTorch 中执行此操作。 我在这个 post 中看到了以下解决方案: import torc
我喜欢 GPU Gems 的结构化技术摘要。但是自上次发布以来已经过去了很长时间,应该开发新算法来处理新型硬件。 我可以阅读有关最近 GPU 技术成就的哪些信息? 潜伏在编程板上是唯一的方法吗? 最佳
我一直在做一些关于测量数据传输延迟的实验 CPU->GPU 和 GPU->CPU。我发现对于特定消息大小,CPU->GPU 数据传输速率几乎是 GPU->CPU 传输速率的两倍。谁能解释我为什么会这样
当我使用选项 --gres=gpu:1 向具有两个 GPU 的节点提交 SLURM 作业时,如何获取为该作业分配的 GPU ID?是否有用于此目的的环境变量?我使用的 GPU 都是 nvidia GP
我用 gpu、cuda 7.0 和 cudnn 6.5 安装了 tensorflow。当我导入 tensorflow 时,它运行良好。 我正在尝试在 Tensorflow 上运行一个简单的矩阵乘法,但
我们正在寻找有关 slurm salloc gpu 分配的一些建议。目前,给定: % salloc -n 4 -c 2 -gres=gpu:1 % srun env | grep CUDA CUD
我是否必须自定义为非 GPU Tensorflow 库编写的代码以适应tensorflow-gpu 库? 我有一个 GPU,想运行仅为非 GPU tensorflow 库编写的 Python 代码。我
我是否必须自定义为非 GPU Tensorflow 库编写的代码以适应tensorflow-gpu 库? 我有一个 GPU,想运行仅为非 GPU tensorflow 库编写的 Python 代码。我
我正在使用 pytorch 框架训练网络。我的电脑里有 K40 GPU。上周,我在同一台计算机上添加了 1080。 在我的第一个实验中,我在两个 GPU 上观察到相同的结果。然后,我在两个 GPU 上
有没有办法在 Slurm 上超额订阅 GPU,即运行共享一个 GPU 的多个作业/作业步骤?我们只找到了超额订阅 CPU 和内存的方法,但没有找到 GPU。 我们希望在同一 GPU 上并行运行多个作业
我可以访问 4 个 GPU(不是 root 用户)。其中一个 GPU(2 号)表现怪异,它们的一些内存被阻塞但功耗和温度非常低(好像没有任何东西在上面运行)。请参阅下图中 nvidia-smi 的详细
我正在尝试通过 Tensorflow 运行示例 seq2seq,但它不会使用 GPU。以下是我在带有 Tesla K20x 的 Linux 系统上安装 Tensorflow 所采取的步骤 git cl
一位电气工程师最近提醒我不要使用 GPU 进行科学计算(例如,在精度非常重要的地方),因为没有像 CPU 那样的硬件保护措施。这是真的吗?如果是的话,典型硬件中的问题有多普遍/严重? 最佳答案 实际上
关闭。这个问题不满足Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其成为 on-topic对于堆栈溢出。 7年前关闭。 Improve thi
最近我研究了强化学习,有一个问题困扰着我,我找不到答案:如何使用 GPU 有效地完成训练?据我所知,需要与环境持续交互,这对我来说似乎是一个巨大的瓶颈,因为这项任务通常是非数学的/不可并行化的。然而,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!