linuxgpu算力

⑴ linux下有什麼GPU通用計算的編譯器

國內在GPU通用計算方面的研究也在一些科研機構和院校逐步開展起來。2004年，清華大學利用GPU的並行計算能力和數據流處理能力，在GPU上實現了一種新的輻射度計算方法，並實現了Jacobi迭代法快速求解線性方程組。另外，中科院計算技術研究所、華中科技大學、西南交通大學等也相繼針對特定應用在GPU上進行了實驗驗證。 在GPU通用計算的軟體開發環境方面，OpenGL作為事實上的工業標准已為學術界和工業界所普遍接受，其中包括了GPU廠商以及OpenGL架構委員會（ARB）所擴充的函數，以此來實現GPU廠商提供的新功能[14]。DirectX則根據GPU新產品功能的擴充與進展及時的發布新的版本。二者在實現 GPU通用計算方面都需要使用者非常熟悉GPU圖形繪制的原理和硬體結構等許多具體問題。

⑵ 如何在linux下查看gpu信息

lspci | grep -i vga
這樣就可以顯示機器上的顯卡信息，比如
[root@localhost conf]# lspci | grep -i vga
01:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation Device 1081 (rev a1)
02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2)
08:05.0 VGA compatible controller: ASPEED Technology, Inc. ASPEED Graphics Family (rev 10)

如果想看詳細的信息，比如 GeForce GT 240，即 02:00.0
[root@localhost conf]# lspci -v -s 02:00.0
02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2) (prog-if 00 [VGA controller])
Subsystem: ASUSTeK Computer Inc. Device 8351
Flags: bus master, fast devsel, latency 0, IRQ 169
Memory at f9000000 (32-bit, non-prefetchable) [size=16M]
Memory at d0000000 (64-bit, prefetchable) [size=256M]
Memory at ce000000 (64-bit, prefetchable) [size=32M]
I/O ports at bc00 [size=128]
[virtual] Expansion ROM at f8f80000 [disabled] [size=512K]
……………………………
可以看到GT240的顯存是 256M

⑶ linux查看gpu的命令

1、首先在ubuntu系統中按Ctrl+Alt+T快捷鍵打開命令輸入框，輸入「gnome-terminal」命令，然後按回車鍵即可打開終端：
2、然後在終端中輸入命令「lspci | grep -i nvidia」即可得到NVIDIA顯卡的信息：
3、最後可以用Linux查看Nvidia顯卡信息及使用情況，Nvidia自帶一個命令行工具可以查看顯存的使用情況，終端輸入「nvidia-smi」

⑷ 查看linux電腦gpu的參數

1、Linux查看顯卡信息：

lspci | grep -i vga

2、使用nvidia GPU可以：

lspci | grep -i nvidia

表頭釋義：

• Fan：顯示風扇轉速，數值在0到100%之間，是計算機的期望轉速，如果計算機不是通過風扇冷卻或者風扇壞了，顯示出來就是N/A；

• Temp：顯卡內部的溫度，單位是攝氏度；

• Perf：表徵性能狀態，從P0到P12，P0表示最大性能，P12表示狀態最小性能；

• Pwr：能耗表示；

• Bus-Id：涉及GPU匯流排的相關信息；

• Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的顯示是否初始化；

• Memory Usage：顯存的使用率；

• Volatile GPU-Util：浮動的GPU利用率；

• Compute M：計算模式；

下邊的Processes顯示每塊GPU上每個進程所使用的顯存情況。

如果要周期性的輸出顯卡的使用情況，可以用watch指令實現：

watch -n 10 nvidia-smi

命令行參數-n後邊跟的是執行命令的周期，以s為單位。

⑸ 虹軟Linux的人臉識別主要是在CPU計算還是GPU計算啊

GPU強大恐怖的並行浮點運算能力是CPU無法媲美的，人臉識別這類運算特別適合GPU。
所以人臉識別軟體都專門對GPU進行了特別優化，倚重GPU運算，將極大的提高識別速度和准確率。
當然，某些主機GPU羸弱，這時候只有更多的依賴CPU了。所以識別軟體都是GPU、CPU雙管齊下的。
但虹軟Linux基於cpu

⑹ Linux伺服器如何查看GPU信息

Linux查看顯卡信息：

[python]view plain

• lspci|grep-ivga

使用nvidia GPU可以：

[python]view plain

• lspci|grep-invidia





表頭釋義：


• Fan：顯示風扇轉速，數值在0到100%之間，是計算機的期望轉速，如果計算機不是通過風扇冷卻或者風扇壞了，顯示出來就是N/A；

• Temp：顯卡內部的溫度，單位是攝氏度；

• Perf：表徵性能狀態，從P0到P12，P0表示最大性能，P12表示狀態最小性能；

• Pwr：能耗表示；

• Bus-Id：涉及GPU匯流排的相關信息；

• Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的顯示是否初始化；

• Memory Usage：顯存的使用率；

• Volatile GPU-Util：浮動的GPU利用率；

• Compute M：計算模式；

下邊的Processes顯示每塊GPU上每個進程所使用的顯存情況。


如果要周期性的輸出顯卡的使用情況，可以用watch指令實現：

[python]view plain

• watch-n10nvidia-smi

命令行參數-n後邊跟的是執行命令的周期，以s為單位。

⑺ 如何在LINUX下進行GPU計算

如果要圖形化界面到話，先安裝hardinfo ，在終端輸入 sudo spt-get install hardinfo 否則可以直接在終端輸入lspci查看 可看到顯卡信息和cpu，gpu信息。 再去官網或linux論壇，下載對應顯卡驅動，就可以得到完整信息並提升顯卡發揮的性能

⑻ GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖

它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA™架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序於是就可以在支持CUDA™的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言，包括FORTRAN以及C++。

隨著顯卡的發展，GPU越來越強大，而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了，因此NVidia推出CUDA，讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。

目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia顯卡才能使用CUDA，工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU，因此非常適合並行計算，而且數值計算的速度遠遠優於CPU。

CUDA的SDK中的編譯器和開發平台支持Windows、Linux系統，可以與Visual Studio2005集成在一起。

目前這項技術處在起步階段，僅支持32位系統，編譯器不支持雙精度數據等問題要在晚些時候解決。Geforce8CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一個新的基礎架構，這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案，提供了硬體的直接訪問介面，而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。

在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源，從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力，使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。

⑼ Linux下如何查看GPU的當前工作或者使用情況

如果要圖形化界面到話，先安裝hardinfo ，在終端輸入 sudo spt-get install hardinfo

否則可以直接在終端輸入lspci查看
可看到顯卡信息和cpu，gpu信息。
再去官網或linux論壇，下載對應顯卡驅動，就可以得到完整信息並提升顯卡發揮的性能

⑽ 用GPU加速Linux Kernel

由NVIDIA部分資助，Utah大學的研究人員正在進行一項如何利用GPU來加速linux
Kernel的研究。此研究的目的是不僅僅讓所有用戶正常使用的應用程序(也就是用戶空間)利用現代圖形處理器(GPU)的強大功能，也讓linux
內核的部分(也就是內核空間)能直接運行在GPU上。
在其項目主頁上寫到：KGPU(即kernel和GPU的合體)的想法是把GPU當成操作系統的協同處理器，允許在linux內核中進行數據的並
行計算。這樣允許我們使用SIMD(或者CUDA中的SIMT)風格的代碼來加速linux內核功能，讓之前認為太過於密集的計算功能進入內核。簡單來
說，KGPU為內核增加了矢量運算功能，另外，它是linux內核真正地開始並行化，不僅僅是處理多個並發請求，而且將大的數據計算請求分割到開來，
將這些計算平鋪到GPU上大量的核心中。
聽起來是一個很新奇的概念，這目前僅是個研究項目，這個KGPU項目離可見的發規模應用還有一些限制因素。最大的問題是，目前linux
內核DRM(Direct
Rendering
Manager)子系統中的開源圖形驅動都無法支持GPGPU。雖然目前有OpenCL
Gallium3D
state
tracker
+Clover的計劃，但是還遠遠沒有準備好。
因為目前研究使用的是Compute
Unified
Device
Architecture，而且使用NVIDIA最新的閉源專有驅動，故只支持Nvidia的硬體架構。所以更好的選擇是擁抱工業標准OpenCL，這樣
都對AMD和NVIDIA的GPUs都有很好的支持
在目前KGPU的研究進程中，研究人員已經用GPU-加速的AES密碼來加密eCryptfs文件系統，展示了GPU可以用來處理加密技術。
這是KGPU的的Google
Code
page主頁。當然還有GitHub。
總結：利用GPU加速linux內核肯定是件很有意義的事情，但是開源的內核圖形驅動一定要改善和提高，能夠處理OpenCL
和/或GPGPU.