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Docker允許使用-v選項在其他容器之間共享一個目錄。但它遮蔽了主機上的任何現有目錄。如何讓主機目錄對docker實例可見？例如，這在/opt創建一個掛載點： nvidia-docker run -i -t --name x nvidia/cuda:7.5-runtime-ubuntu14.04 -v /opt 但陰影主機/ opt中。這是安全的，通常需要的行爲。但是對於開發和實例設置

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減少排列在一個大向量中的等長度的多個塊使用CUDA

我正在尋找一種快速方法來減少排列爲大向量的等長度的多個塊。我有N個排列成一個大陣列的子陣列（連續元素）。每個子陣列都有一個固定的大小：k。所以整個陣列的大小是：N * K 我正在做的是調用內核N次。每次在它計算子陣如下還原：我會遍歷包含在大矢量的所有子陣列： for(i=0;i<N;i++){ thrust::device_vector<float> Vec(subarray,

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安裝後的ubuntu登錄循環nvidia-375圖形驅動程序

我遇到了登錄循環問題。我已經嘗試了幾種解決方案，比如檢查.Xauthority文件，啓動lightdm服務等等。但問題依然存在。我檢查的.xsession-errors文件它給了我以下日誌 openConnection: connect: No such file or directory cannot connect to brltty at :0 upstart: gnome-sessio

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NVIDIA-SMI失敗。 Could'nt與Nvidia驅動

我一個GPU節點上運行的雲實例通信。我安裝了CUDA，nvidia-smi顯示了驅動程序細節，內存使用情況。幾天後，我面對這個錯誤「NVIDIA-SMI已經失敗，因爲它無法與NVIDIA驅動程序通信，確保最新的NVIDIA驅動程序安裝並運行」。我安裝了最新的驅動程序（英偉達-375.39特斯拉M40圖形處理器）。我仍然面臨同樣的問題。是否有任何方法來 i）調試爲什麼nvidia-smi無法與驅

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如何獲取Theano numpy程序的模塊/目標代碼

在我的大學裏，我們有一個擁有Tesla GPU的羣集。但是，資源由多個部門共享，超級計算部門要求用戶唯一地提供需要在羣集中運行的程序的模塊/代碼對象。在這種情況下，我搜索了一些關於這方面的信息。超級計算機有一個隊列系統（這在超級計算機中通常是共享的）。據我所知，超級計算部門需要按照this這樣的程序進行。那麼，如何獲得爲GPU編譯的Keras-Theano模型的目標代碼？就像gcc model.c

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如何在AWS p2.xlarge實例，AMI ami-edb11e8d和nvidia驅動程序最新版本（375.39）

的最新版本的Tensorflow（1.0）中安裝CUDA 8.0我已經升級到Tensorflow 1.0版，並安裝了CUDA 8.0 cudnn 5.1版本和nvidia驅動程序最新375.39。我的NVIDIA硬件是Amazon Web Services上使用p2.xlarge實例（一種特斯拉K-80）的硬件。我的操作系統是Linux 64位。每次都遇到我用命令的時間一個錯誤信息：tf.Ses

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暫停後圖形滯後。 Ubuntu 16.04 NVIDIA GeForce GTX 950M

在暫停Ubuntu 16.04這個奇怪的東西在每個窗口的邊界。我已經嘗試了四個這種驅動程序，但它沒有幫助。驅動程序：

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nvidia-smi.exe「權限不足」

我的NVidia Quattro 600 GPU運行正常，但運行nvidia-smi.exe時顯示「權限不足」。我在管理員模式下執行命令，驅動程序都是最新的。如何解決權限問題？運行How to verify the usage of the GPU?中提到的測試，我得知我「在CPU上運行」。（擺弄GPU，因爲我試圖運行CNTK的例子。）

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GeForce是否支持FFmpeg GPU加速視頻處理？

On this page，它說「的GeForce」支持硬件加速編碼和解碼，支持NVIDIA的GeForce的Quadro，特斯拉和網格產品與費米，開普勒，麥克斯韋和Pascal一代GPU。但我找不到GeForce在同一頁上列出的矩陣。 GeForce支持與否？

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Theano/Chainer報告不報告正確的免費VRAM上K80與12GB RAM

系統：的Ubuntu 16.04.2 cudnn 5.1，CUDA 8.0 我已經theano從混帳（最新版本）安裝。當我從https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle/tree/resize-conv運行生成示例時，它會報告內存是否已用完CPU或GPU。 python generate.py sample_images/tu