- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个使用 OpenCL 的项目,该项目正在我的 MAC 上运行,具有以下规范:
MacBook Air (13-inch, Mid 2013)
1.3 GHz Intel Core i5
Intel HD Graphics 5000 1536 MB
在具有以下规范的 AWS EC2 实例上:
g2.2xlarge Instance.
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 0 @ 2.60GHz
NVIDIA GRID GPU (Kepler GK104) with
Ubuntu 14.04 - 64 bit.
它也适用于其他 g2 和 p2 实例,因为它们具有 GPU。
但它不适用于 NV6 - MS Azure TESLA M60 GPU。规范为:
GPU: 1 x M60 GPU (1/2 Physical Card)
Ubuntu 14.04.5 LTS
Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz (x 6)
我从以下命令得到以下输出:
clinfo:
clinfo: /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libOpenCL.so.1: no version information available (required by clinfo)
I: ICD loader reports no usable platforms
lspci:
00:00.0 Host bridge: Intel Corporation 440BX/ZX/DX - 82443BX/ZX/DX Host bridge (AGP disabled) (rev 03)
00:07.0 ISA bridge: Intel Corporation 82371AB/EB/MB PIIX4 ISA (rev 01)
00:07.1 IDE interface: Intel Corporation 82371AB/EB/MB PIIX4 IDE (rev 01)
00:07.3 Bridge: Intel Corporation 82371AB/EB/MB PIIX4 ACPI (rev 02)
00:08.0 VGA compatible controller: Microsoft Corporation Hyper-V virtual VGA
Nvidia 设备查询:
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
NVIDIA: no NVIDIA devices found
cudaGetDeviceCount returned 30
-> unknown error
Result = FAIL
当我尝试运行我的程序时。我收到以下错误:
Exception
ERROR: clGetPlatformIDs(-1001)
这里有什么问题吗? Tesla M60 不支持 OpenCL 吗?什么是clGetPlatformIDs(-1001)是什么意思?我的 OpenCL 安装不正确吗?因为我在其余机器上有相同的安装过程和一切,并且运行良好。但在这里,它给出了错误。
最佳答案
为了让 ICD 加载程序加载 NVIDIA OpenCL 平台,它需要位于 /etc/OpenCL/vendors
的 .icd 文件。在我的笔记本电脑上,我有 /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd
,其中包含 libnvidia-opencl.so.1
。该库位于 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-opencl.so.1
,是指向 libnvidia-opencl.so.367.57
的符号链接(symbolic link)同一个文件夹。确保您在这些位置有这些文件。
关于azure - OpenCL 程序无法在 Tesla M60 GPU 上运行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42271875/
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!