nvidia

1熱

1答えて

CINEMA 4Dを使用してモデルを作成しました。このモデルには、緑色、灰色、赤色などの色があり、obj形式でエクスポートしました。それから私は、ツールをobj2gltf使用してgltf形式のファイルにOBJファイルを変換し、このようなセシウムの負荷gltfファイル： var position = Cesium.Cartesian3.fromDegrees(-123.0744619, 44.050

0熱

1答えて

スクリプティングGPUのLEDカラー変更

私は条件ベースのGPU LEDカラー変更スクリプトを作成しようとしていますが、これはもっと難しいことでしたが、私はそれが本当に確実だろうと思っていました。しかし、私はこのGPUの機能で何かを見つけることはできませんでした。そのような目的のためにAPIを聞いたことがある人はいますか？あるいは、私はハードウェアを直接扱う必要がありますか？私はこの質問をあまりにもあまりにも非特異的であると知っています

-1熱

1答えて

Ubuntuでgpuを使用しますか？

私はCUDAドライバ、Cudnnとtensorflow-gpuをインストールしました。私は "nvidia-smi"と "nvcc --version"を走らせることができます。しかし、私はまだgpuを使用することはできません、私はなぜ、誰も私に教えてくれるのか分からないのですか？私はこのからの例を使用します。https://www.tensorflow.org/tutorials/using_

2熱

1答えて

ImportError：libcudnn.so.6：共有オブジェクトファイルを開くことができません：そのようなファイルまたはディレクトリはありませんTensorflow

私はそれを動作させることができません！今は2日ほど頑張っています。インストールされているCuda8とCuDnn 6は動作しませんでした。ここにImportError: libcudnn when running a TensorFlow programで書かれた解決策が追加されました。エラー私は取得しています - トレースバック（最後の最新の呼び出し）： File "/home/shenath/

2熱

1答えて

デーモンからのエラー応答：https://nvcr.io/v2/：無許可：認証が必要

私はNVIDIA GPU CLOUDディープラーニングプラットフォームを使い始める。 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:17.10 とメッセージを取得：： Error response from daemon: Get https://nvcr.io/v2/: unauthorized: authentication required 私のせいとは何かを

0熱

1答えて

Ubuntu 16.04でgstreamer bad pluginsとopencv3.3をインストールするarm64

Nvidia Jetson TX2でコンピュータビジョン作業用のビデオ再生/ストリーミングパイプラインを作っています。それは最新のJetpackでUbuntu 16.04を持っていました。私はすでにopencv 3.3をインストールしており、パイプラインのいくつかを.MP $ビデオファイルでテストするために、gst-bad-pluginsの一部であるh264parseプラグインが必要です。私はa

0熱

1答えて

ドッカーコンテナがホスト上のすべてのGPUデバイスを見ることができる理由を教えてください。

ホストO/Sバージョン：CentOSの7.3 ドッカーバージョン：1.12.6 CUDAバージョン8.0.61 ホストマシン上の4つのGPUがあります。以下は、詳細は以下のとおりです。 "Devices": [ { "PathOnHost": "/dev/nvidiactl", "PathInContainer": "/dev/nvidiactl

-2熱

1答えて

SuiteSparse CHOLMODすべてのデモテストに合格してもgpu_memorysizeエラーが発生する

Ubuntu 16.04LTS; SuiteSparse 4.5.5; CUDA 8.0.61（パフォーマンスアップ） Nvidiaドライバ384.98; 私はGPUアクセラレーションを成功させました。CHOLMODはコードに正常に実装され、数ヶ月間うまく動作しました。そして、最近、青（ソースコードへの変更なし）の外に、私は私の出力には、これらのエラーを見て開始しました：私は、サードパーティのライ

2熱

2答えて

cudaとテンソルコアの違いは何ですか？

HPCコンピューティングに関する言葉は全く新しいですが、EC2はAWS上で新しいタイプのインスタンスをリリースしました。新しいNvidia Tesla V100は、両方の種類の「コア」を備えています：Cuda Core（5.120）、およびテンソルコア（640）が含まれる。両方の違いは何ですか？

1熱

1答えて

CUDA対応デバイスを印刷するためのCUDAコードの書き方は？

CUDA対応デバイスをコンピュータに印刷するためのCUDAコードの記述方法。