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- のNvidia GPUとVIRTUALENVのtensorflow：CUDA-9.0-VS-CUDA-8.0、cuDNN-7.0-VS-cuDNN-6.0

今日、私はRTFMのtensorflowドットORGは、Linuxをインストール使用してtensorflowインストール、私はvirtualenvの+のpython3をインストール+ CPUとテストされたテンソルフローHello World、うまくいきました。次に、VirtualEnv + Python + GPUをインストールするためにnvidiaパス（GPU GTX 970）に進みました。

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nvidia-smiコマンドは正常に動作しますが、コード= 30（cudaErrorUnknown） "cudaGetDeviceCount（＆device_count）"

が正しく実行され、サーバーのGPUデバイスが正しく表示されます。私はクロックCUDAサンプルを実行しようとすると、しかし、私は次のエラーを取得：../../common/inc/helper_cuda.h:1133コードで CUDAクロックサンプル CUDAエラーを= 30（cudaErrorUnknown） "cudaGetDeviceCount（& device_count）" アイデア？

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DockerfilesにNVIDIAのNCCL 2を含めるには？

NVIDIA Collective Communications Library（NCCL）バージョン2の場合、NVIDIAは、インストールファイルにアクセスする前に、最初に開発者として登録するようにユーザーに求めます。これは、容器にNCCLをインストールする方法に挑戦します。個人用には、DockerfileADDコマンドを使用して、インストールファイルをコンテナにコピーできます。しかし、このア

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MXNetはマルチGPU通信にNvidiaのNCCLライブラリを使用しましたか？

Nvidiaウェブサイトでは、MXNetはNCCL（https://developer.nvidia.com/nccl）を使用していると主張しています。しかし、MXNetのgithubリポジトリから実際にNCCLライブラリを使用している参照は見つかりませんでした。チェイナのブログで、彼らはまた、チェイナが原因チェイナでNCCLライブラリーの使用の4つのGPU上でMXNetよりも優れた性能を達成し

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NVRM：RmInitAdapterが失敗しました

4x1080tiを使用してトレーニングモデルを終了すると、2つのケースでサーバーがダウンしました。なぜサーバーがクラッシュしたのですか？私はsysylogを取得し、Nvidia-driverまたはGPUについて何か間違っていることを発見しました。たsyslog：（及びnvidia-bug-report.log） [第1] 9月6日午後九時11分41秒GPU -8-サーバintesightカーネ

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NVMLライブラリパス

私は、次のフラグをcmakeの（3.5.1）を使用してソフトウェア（GROMACS 2016.3）をコンパイル： cmake .. -DGMX_BUILD_OWN_FFTW=ON -DREGRESSIONTEST_DOWNLOAD=ON -DGMX_MPI=on -DGMX_GPU=on -DGMX_OPENMP=on -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda

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がtensorflowセッション

を開くことができません、私は次のエラーを取得する： 2017-09-24 10:49:20.526121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 970 major: 5 minor: 2 memoryClockRate

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OpenCL：Nvidia Graphicsハードウェアで使用可能なメモリを読み込みます（OpenGL Extension ?, Cuda Runtime？）

OpenCLで複雑なアルゴリズムを実装していますが、NVidiaハードウェアの問題に直面しています。私のアルゴリズムが複数回並列に呼び出されると、NVidia GPU上のメモリが不足し、ランダムスレッドの実行がMemoryAllocationエラーで停止する可能性があります（これはhttps://devtalk.nvidia.com/default/topic/1019997/cuda-progr

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ubuntu 16.04カーネル4.10.x

でnvidia-smiがエラーを返すkernal 4.10でubuntu 16.04にcudaドライバ8.0とツールキット375をインストールしようとしましたが、このエラーが発生し続けます。 nvidiaドライバとcudaツールキットはどのようにインストールする必要がありますか？ > nvidia-smi > NVIDIA-SMI has failed because it couldn't c

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GPUに対してscikit-learnを実行するために使用されるものは何ですか？

この質問はWill scikit-learn utilize GPU?に関連していますが、私は同じ答えを提供しているとは思わない。私はNvidia GPUに対してscikit-learnアルゴリズムをエラーなく実行していますので、scikitが基盤となるハードウェア上で動作していると仮定します。 scikit-learnはGPUに対して実行するように設計されていないため、アルゴリズムを実行するプロ