2019年1月7日（日本時間）、NVIDIAはCES 2019のプレスカンファレンスにおいてTuring世代のメインストリームGPU「GeForce RTX 2060」を発表した。Turing世代のGPUは、現時点でDXR（DirectX Raytracing）に対応する唯一のGeForceファミリー（Turing以外ではVoltaのみDXR対応）であり、レイトレーシングのリアルタイム処理を補助するRTコアと、AIによる高画質化（DLSS）を行なうTensorコアを備えているのが大きな特徴だ。 Turing世代の下位モデルはどこまでこれらの機能をサポートするのかが話題となっていたが、今回のRTX 2060のリリースでメインストリーム向けでもDXRやDLSSが使えるGPUであることが判明し、NVIDIAの覚悟がまたひとつ明らかになった。 発売日が北米時間における1月15日、NVIDIAが同社
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きっかけ きっかけは二つありまして １．KerasでImageDataGeneratorを使い大量の画像で学習したり batchサイズを大きくすると、GPUのメモリが不足して（？）計算が止まる事がある ２．Tensor coreを使うためにFP16で計算させたいが GPUにFP16でデータ渡ってるの？ そもそもTensor core動いてるの？ というわけでGPUのログを取れないかと調べておりまして @kuroyagi様の記事を参考に動かしてみました https://qiita.com/kuroyagi/items/e70c55cbc88fc0ed0220 @kuroyagi様の記事は「Jupyter」を使用していましたが この記事では「spyder」を使用しています 結論としてはログは取れるようになりましたが ログの中身の解説は全くありません() 確認環境 OS:Windows10Hom
新しくPCを組んだので入れ方をメモ なんで9.0+V7.1かというとjetson TX2と同じにしたかった為 1.入れたものと入れた先の情報 1)インストールしたもの cuda_9.0.176 CuDNNv7.1 2)インストール環境 OS:Windows10Home GPU：GTX1070 GPUのドライバー：399.07 VS2015：Version 14.0.25431.01 Update 3 開発環境 (1)python3.6.6 (2)tensorflow1.10.0 (3)keras2.2.2 2.ソフトの入手 1)VS2015 ローカルにあったのを使用（） 2)CUDA9.0 ダウンロード 本体とパッチ４つを落とす 3)CuDNNの入手 ダウンロード 詳細略() 3.インストール 1)VS2015 入れるときはカスタムにしてC++とPythonのオプションを入る 2)CUDA
Visual Studio 2017 + OpenCV 3.4.1 + CUDA 10.0 + Intel TBB 2018U5 ビルド手順BuildCUDAOpenCVVisualStudioVisualStudio2017 環境 ・Windows 7 Professional 64bit ・Intel Corei7-3770K ・16GB RAM ・Geforce GTX 780 ・Visual Studio 2017 Version 15.7.0 ・CMake 3.12.0 事前準備 ・OpenCV 3.4.1 ダウンロード 「Sources」をクリックしてダウンロード。 ダウンロード後、解凍(e.g. C:\opencv\3.4.1) ※今回はエクストラモジュール入れてません。 ・Intel TBB ダウンロード 「tbb2018_20180618oss_win.zip」をクリック
NVRTCError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/cupy/cuda/compiler.py in compile(self, options) 240 try: --> 241 nvrtc.compileProgram(self.ptr, options) 242 return nvrtc.getPTX(self.ptr) cupy/cuda/nvrtc.pyx in cupy.cuda.nvrtc.compileProgram() cupy/cuda/nvrtc.pyx in cupy.cuda.nvrtc.compileProgram() cupy/cuda/nvrtc.pyx in cupy.cuda.nvrtc.check_status() NVRTCError:
nvidia driver 375 sudo apt-get install nvidia-375 sudo service lightdm restart reference 日本語入力 不完全な〜〜〜のダイアログが表示されるのでインストール 設定->テキスト入力-> 次のソースへ切り替え 半角全角キーを押す 設定->言語サポート すべて適用 デュアルブート -grub sudo fdisk -l sudo blkid /dev/sda /dev/sda: PTUUID="dff0173d" PTTYPE="dos" sudo gedit /etc/grub.d/40_custom 以下、記載して保存 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsY
CUDA 10.0 Download (deb) sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cuDNN 7.3.1 cuda10 official wget tar xzf cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz sudo cp -a cuda/lib64/* /usr/local/lib/ sudo cp -a cuda/include/* /usr/local/include/ sudo ldconfig CUDA
この記事について CMakeを使って、CUDAアプリケーション開発用プロジェクトを作ります。WindowsとLinuxの両方でビルドできるようにします。 が、今回はLinux側は環境構築していないので、動作未確認です。 CMakeを使うことのメリット マルチプラットフォーム対応 インクルードパスやライブラリ設定を自動化できる (特に、GitHub等で他の人に渡すときに便利) 環境 Windows10 64-bit Visual Studio 2017 Community Version 15.6.7 _MSC_VER = 1913 CUDA 10.0 CUDAとVisualStudioのバージョン問題 CUDA 9.0だと、_MSC_VER = 1911以降のVisual Studioをサポートしていません。公式に言われているわけではなさそうですが、_MSC_VERのバージョンチェックでエ
環境構築の流れ 以下の流れで構築します。 NICの設置 UEFI(BIOS)の設定 ESXiのインストール、ネットワーク設定 GPUパススルーの設定 Ubuntuのインストール UbuntuでGPUを使用するための設定 各種ソフトウェアのインストール 1. NICの設置 ESXiは対応しているNICが限られており、Realtek社などのオンボードNICは対応していないことが多いです。 IntelのオンボードNICなら対応しているかもしれませんが、今回使用するオンボードNICはRealtek社製であり非対応でした。 NICのドライバを入手してESXiのイメージを作り直す方法もありますが手間なので、今回はIntel NICを導入しました。 2. UEFI(BIOS)の設定 GPUパススルーするにはUEFI(BIOS)の以下の設定変更が必要です。 具体的な設定項目は使用するM/Bによって異なるた
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? インストール環境 ・Windows 7 Professional 64bit ・Intel Corei7-3770K ・16GB RAM ・Geforce GTX 780 ・Visual Studio 2017 Version 15.7.0 Step 1. GPUの確認 ここにアクセスし、GPUがCUDAを使えるかを確認する。 Compute CapabilityはCUDAで使える機能の豊富さだとでも思っておけばよいです。 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus Step 2. ダウンロード 以下か
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