Серьезный при производительности CUDA по сравнению с Windows, сделайте Intel основным GPU?
Я прошел GPU tensorflow установка в dualboot системе (Windows 10 и Ubuntu 16.04.x)
оба OSs имеют примерно те же версии драйверов
Lenovo P50 laptop with Nvidia Quadro M1000M
Windows 376.51 nvidia driver version
Ubuntu 375.66 nvidia driver version
Я обучаю Модель Глубокого обучения, каждое обучающее множество занимает весьма различное количество времени
Windows 10 + Tensorflow 1.3 GPU + CUDA = 8 min. per epoch
Ubuntu 16.04 + Tensorflow 1.3 GPU + CUDA = 45 min. per epoch
Установка Ubuntu была через все значения по умолчанию от apt-get (не исходная установка), и pip
Мой думал, до сих пор... то, что я должен использовать GPU NVIDIA для рисования графики.. и получение для использования ВСЕГО GPU для вычисляет.. существует ли способ проверить это? Я установил все на обоих то же.. включая патчи для CUDA 8.x
Я даже не ясен, что проблема всего лишь, похоже, что драйверы являются установкой для использования Optimus.. возможно, я должен переключить его в другой профиль?
Идея Один: Я мог бы попробовать, завтра, перекомпилировали tensorflow из источников.. со всей оптимизацией ЦП в Ubuntu 16.x.. возможно, установка зернышка является более болезненной, чем двоичная установка в Windows...
Идея Два: Если выше ничего не сделает, то я войду в BIOS и вызову интегрированную графику Intel.. сделайте переустанавливание и попытку установить noveua графику.. отчасти как это:
Кажется, что это - включенный ноутбук "Optimus".. Я не могу полностью отключить Nvidia gpu для рендеринга, только включить гибридный режим. Возможно, я сделаю новую установку.. удалите все драйверы Nvidia и посмотрите, могу ли я стать X прокладывающим себе путь..?
"So I went to BIOS and set the integrated graphics as default and
restart. Remember to switch the HDMI from the port on GTX1080 to that
on the motherboard. Now the display works well. I successfully
installed Ubuntu following its prompt guides."
When installing the NVIDIA display driver, be sure to:
1. not install the openGL libs (there are command line options with
driver runfile installers or CUDA runfile installers to allow this)
2. make sure not to make any changes to the xorg.conf configuration.
1 ответ
После большого поиска, поиска.. объединение.. Я успешно нашел проблему и зафиксировал ее! Да, Intel GPU в окнах привыкал, в то время как в Linux он шел неиспользуемый... то, чтобы вынуждать GPU NVIDIA потянуть экран и потерять ресурсы.
Я переустановил новую Карту с интерфейсом USB Ubuntu 16.04 сверху своей предыдущей системы..
During reinstallation choose updates, but don't use 3rd party libraries
После того, как установленный, необходимо проверить, что Вы находитесь в Intel nouveau режим драйвера.. вместо собственного драйвера Nvidia.
Теперь прибыл странная часть (части)
Пользователь здесь указал на ту же проблему.. но для настольного развертывания
в основном...
Таким образом, для создания этого для работы, Вы должны
1. make sure you have enabled onboard graphics in the BIOS settings (or set it as primary)
Я сделал гибридный режим.. с тех пор нет никакого Intel только опции
2. install both xorg intel driver and nvidia/cuda drivers
здесь, необходимо передать флаги
--no-opengl-files //for the driver install I choose latest (384)
--no-openfl-libs // cuda 8.0 + patch here ..
обязательно отключите nouveau.. и все шаги обрисованы в общих чертах в инструкциях..
основной способ знать Вы хороши.. установка glmark2 и всегда гарантируйте, что это производит Intel
3. start nvidia-settings, and go to the PRIME settings page, set Intel (Power Saving Mode) as default
4. modify your .bashrc and set LD_LIBRARY_PATH to at least contain /usr/local/cuda/lib64:/usr/lib/nvidia-XXX where XXX in my case is 375.
эта папка не существовала для меня вообще. Я все еще добавил значение по умолчанию LD_LIBRARY_PATH и PATH обрисованный в общих чертах в сообщении устанавливают cuda инструкции
4. logout to restart X or reboot
5. run glmark2 to confirm GL status
так как необходимо было установить, не устанавливая opengl файлы.. это является, возможно, ненужным
<strike>6. (update) if the libGL printed from step 5 points to nvidia's driver folder, you need to remove/rename the libGL.so*/libGLX.so*/libGLdispatch.so* under nvidia driver folder so that your OS can pick up the mesa libGL library.</strike>
7. run nvidia-smi to list your dedicated NVIDIA GPU, and run your CUDA program, you should not see any errors.
это не работало на меня, пока я не работал nvidia-modprobe однажды.. затем внезапно все это работало.
обновление: saddly перезагрузка повредил конфигурацию. не уверенный, как зафиксировать все же...