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  • Macbook Pro 外接显卡实现Tensorflow GPU运行 MacOS 重装 外接显卡(内屏输出) 环境配置(重点) Tensorflow GPU 配置 Tensorflow GPU配置 准备工作 硬件准备:外接显卡,外界显示器/显卡欺骗器 环境/软件准备...

    Macbook Pro 外接显卡实现Tensorflow GPU运行

    1. MacOS 重装
    2. 外接显卡(内屏输出)
    3. 环境配置(重点)
    4. Tensorflow GPU 配置 👆

    Tensorflow GPU配置

    准备工作

    • 硬件准备:外接显卡,外接显示器/显卡欺骗器
    • 环境/软件准备:相关驱动和环境编译工具一定要确保编译成功哦!
      以笔者为例:
    资源版本号
    MacOS10.13. 6(17G65)
    GPU driverNIVIDIA Web Driver 387.10.10.40.105
    CUDA driver9.2(396.148 )
    cuDNNcudnn-9.2-osx-x64-v7.2.1.38
    Xcode9.2
    Python3.6
    tensorflow1.8/1.4

    Pyhton依赖包:
    six,numpy,wheel,Coreutils,llvm,OpenMP,bazel(0.14.0)

    安装步骤

    1. 确认环境编译通过后,新建虚拟环境,安装python依赖包:
      进入terminal,通过pip或conda,brew依次安装以上包安装
      例如:
    $ conda create -n tf_gpu_py3.6
    $ source activate tf_gpu_py3.6
    $ conda install six 
    
    $ brew install coreutils llvm cliutils/apple/libomp
    

    安装bazel 0.14.0 https://github.com/bazelbuild/bazel/releases

    $ curl -O https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.14.0/bazel-0.14.0-installer-darwin-x86_64.sh
    $ chmod +x bazel-0.14.0-installer-darwin-x86_64.sh
    $ ./bazel-0.14.0-installer-darwin-x86_64.sh
    $ bazel version
    Build label: 0.14.0
    
    1. 下载安装python3.6
    $ conda install python=3.6
    
    1. 下载安装tensorflow-gpu 1.8
      release 1.8 安装:
      直接下载修改好的源码
    $ curl -O https://raw.githubusercontent.com/SixQuant/tensorflow-macos-gpu/master/tensorflow-macos-gpu-r1.8-src.tar.gz
    

    配置:

    $ which python3
    /usr/local/bin/python3
    
    $ ./configure
    

    开始编译:

    $ bazel clean --expunge
    $ bazel build --config=opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --action_env PATH --action_env DYLD_LIBRARY_PATH //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
    

    安装:
    方式1:

    $ pip3 install ~/Downloads/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-macosx_10_13_x86_64.whl
    

    方式2:

    $ pip3 install https://github.com/SixQuant/tensorflow-macos-gpu/releases/download/v1.8.0/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-macosx_10_13_x86_64.whl
    

    确认:

    • 环境变量确认:
      测试脚本:
    import os
    
    print(os.environ["DYLD_LIBRARY_PATH"])
    
    $ python3 tensorflow-gpu-01-env.py
    /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib
    
    • GPU启用确认:
      测试脚本:
    import tensorflow as tf  
    config = tf.ConfigProto()
    config.log_device_placement = True
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    with tf.Session(config=config) as sess:
        print(sess.run(hello))
    

    出现以下语句表示成功
    在这里插入图片描述
    4. 问题&注意
    这里提供一个tf—gpu1.4安装的方案,转自:https://blog.csdn.net/wz22881916/article/details/78807993
    推荐👍关于1.8的安装主要参考:

    [https://segmentfault.com/a/1190000015807229?utm_source=tag-newest]

    注意⚠️:编译配置tf时,一定要连接外接显示器或者插入显卡欺骗器!

    参考资料

    1. https://segmentfault.com/a/1190000015807229?utm_source=tag-newest
    2. https://blog.csdn.net/wz22881916/article/details/78807993
    3. https://blog.csdn.net/u014475479/article/details/81702392
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  • 给你的笔记本电脑装上高性能独立显卡:外接显卡盒子选购指南 2018年08月27日 15:03:54 来源:少数派 用微信扫描二维码 分享至好友和朋友圈   2人参与 1评论 原标题:给你的笔记本电脑装上高性能独立显卡:...

    给你的笔记本电脑装上高性能独立显卡:外接显卡盒子选购指南

    2018年08月27日 15:03:54
    来源:少数派

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    2人参与 1评论

    原标题:给你的笔记本电脑装上高性能独立显卡:外接显卡盒子选购指南

     

    • 你是否玩电脑玩游戏时,画面已经调成马赛克了还一卡一卡?

       

      你是否坐在电脑前眼巴巴看着几分钟的视频渲染几个小时?

      你是否渴求笔记本的机动性,回家后又想要拥有桌面电脑的显卡性能?

      索性,遇到这些问题,往往外接显卡盒子就能解决问题。

      外接显卡盒子是什么?

      那么问题来了,外接显卡盒子到底是什么?简单来说,外接显卡盒子为你提供了一个插 GPU 的地方。它能让你自由选择市面上有的几乎所有显卡,大幅提升笔记本,一体机或台式机的图形性能。

      外接显卡盒子一般由一个小机箱和给显卡供电的电源组成。你需要根据实际需求额外购买一张显卡来组成一个完整的外接 GPU,这个组合叫做 eGPU。如下图所示,这是一台没有安装显卡的外接显卡盒子。

      雷蛇 Core X 未安装显卡状态

      雷蛇 Core X 未安装显卡状态前提条件:系统及设备支持

      外接显卡盒子是雷电三接口出现后才得以充分利用的新兴事物。你的机器需要满足接口,系统及软件这三方面的需求才可以顺利使用。一般来说,这个要求将支持的设备限制在了最近三年生产的台式机及笔记本中,且需要升级到最新版本的软件及操作系统。

      接口

      外接显卡盒子要求你的电脑至少配备一个「雷电三(Thunderbolt 3)」接口。这个接口的形状如下图中标示处所示,但是形状类似的接口不一定是雷电三接口。如下图中的机器 Alienware Aurora,这台机器配备了数个形似雷电三的 USB-C 接口。但是这些接口不是雷电三,因此不具备外接显卡的能力。

      Alienware Aurora R7 的接口不是雷电三接口

      Alienware Aurora R7 的接口不是雷电三接口

      那么如何知道你的机器上的接口究竟是不是雷电三呢?这也好判断,一般雷电接口上会画一个小闪电,如下图所示。左侧的标示表示该接口为雷电三接口,可以接外接显卡。右侧则为标准 USB-C 接口,不可以外接任何雷电外设。

      雷电三判断方式

      雷电三判断方式

      最近几年出品的机器普遍配备了雷电三接口,但具体情况仍需要你查看自己产品的官方说明加以确认。

      下面简单列举几个配备雷电三接口的机器:

       

      • 2016 年后 MacBook Pro 13 / 15
      • 2016 年后 iMac / iMac Pro
      • 2017 年后 Lenovo Yoga 730 / 920
      • 2017 年后 Lenovo X1 Carbon
      • 2017 年后 HP Spectre 13 / X360
      • 2017 年后 Dell XPS 13 / 15
      • 2017 年后 Razer Blade Stealth

       

      在未来选购机器时,若你在意机器的可扩展性,那么购买时推荐务必购买配备雷电三接口的设备。

      系统

      为了能够顺利使用外接显卡,需要你的系统支持。索性 Windows 和 Mac 最近的系统更新都在为外接显卡提供即插即用的支持。

      微软和苹果均在最新系统中提供了外接显卡官方支持

      微软和苹果均在最新系统中提供了外接显卡官方支持

      系统具体要求为:

       

      • Windows 10 的系统版本号需大于等于 Windows 1803
      • Mac 的系统版本号需大于等于 macOS Mojave
      软件

       

      Windows 和 Mac 平台各个软件对显卡盒子支持程度不一,但是基本可以确定,绝大部分游戏和软件都将在未来陆续提供外接显卡盒子支持。目前而言,Windows 10 和 Mac 方面已经支持部分游戏使用显卡盒子加速;Mac 方面,专业软件的支持预计在 Mojave 正式发布后陆续跟进。

      目前已知能充分利用外接显卡的软件有 Blender,Unity,达芬奇等,其中达芬奇已经可以完美支持数个外接显卡的配置。当然具体某个的软件支持情况,需要你去查询官方给出的最新动态。

      达芬奇同时使用内置和外接显卡进行渲染 | 9to5Mac

      达芬奇同时使用内置和外接显卡进行渲染 | 9to5Mac

      以下为 9to5Mac 测试 LuxMark 跨平台 OPENCL 测试的显卡跑分情况。其测试设备为 2018 款顶配 MacBook Pro 13 配备两块外接显卡 WX9100。可以看到,外接一块显卡跑分提升约 7 倍,两块显卡跑分提升约 14 倍,符合预期。备注:Radeon Pro WX9100 为 GTX Titan X / Vega 64 同级显卡。

      WX9100 外接显卡跑分测试 | 9to5Mac

      WX9100 外接显卡跑分测试 | 9to5Mac不同使用场景下的显卡推荐

      任何需要使用显卡的地方,理论上来说都可以受益于显卡盒子。相较于传统的内置显卡,外接显卡盒子给予了你一个灵活的可扩展的方案。以 iMac Pro 为例,机身的四个雷电三接口及内置显卡允许你同时使用 5 块 Vega 64 同级显卡来对你的工作流进行加速。

      MacBook Pro 外置两台 Razer Core X

      MacBook Pro 外置两台 Razer Core X

      以实际使用场景为例,下面我将对几个需求推荐显卡:

       

      • 1080P 游戏:若你的设备中已经采用了 GTX 1060 或以上级别显卡,则无需购买外置显卡。其它情况下,可以考虑为显卡盒子搭配 RTX 2060 或 RX 580 同级显卡。
      • 2K 游戏,动画制作:若你的设备中已经采用了 GTX 1070 或以上级别显卡,则无需购买外置显卡。其它情况下,可以考虑为显卡盒子搭配 RTX 2070 或 Vega 56 同级显卡。
      • 4K 游戏,视频渲染:若你的设备中已经采用了 GTX 1080 或以上级别显卡,则无需购买外置显卡。其它情况下,可以考虑为显卡盒子搭配 RTX 2080 或 Vega 64 同级显卡。
      • Mac:目前 Mac 尚未对 Nvidia 显卡提供官方支持。因此只推荐 Radeon 系列显卡,如 RX 580,Vega 64 等。具体的显卡支持列表连接如下:Use an external graphics processor with your Mac。
      • 专业动画制作,视频渲染,深度计算,实时模拟等:当目前的性能不足时,可以考虑为显卡盒子搭配 Quadro 或 Radeon Pro 同级显卡。若性能依旧不足时,可以考虑搭配数台外接显卡盒子。
      不同需求的显卡盒子推荐

       

      前文中,我陆续提到了支持雷电三设备的选择,不同需求的显卡选择。现在我们回到文章本身,来看看外接显卡盒子的选择。

      下图是 eGPU.io 总结的市售显卡盒子明晰,若你对不同品牌的显卡盒子感兴趣可以去查看一下,这里就不详细展开每个盒子优缺点了。

      显卡盒子 | eGPU.io

      显卡盒子 | eGPU.io

      目前的外接显卡盒子主要存在三种形态:

      第一种是一体机,比如 BlackMagic Design 和苹果联合出品的 BlackMagic eGPU。其特点就是显卡已经被高度集成在盒子本身,买来即插即用,不需要自行购买显卡,运行极度安静且支持显示器雷电串联。缺点是不可以后期升级,一体机中配备的显卡型号为 RX 580。

      BlackMagic eGPU

      BlackMagic eGPU

      第二种是显卡盒子捆绑套装,比如 技嘉游戏盒子 。其特点是显卡盒子和显卡捆绑销售,价格会在单买的基础上更实惠一点,且后期可以自行更换显卡升级。目前这款盒子可以选配的捆绑显卡为 RX580,GTX1070,GTX1080。

      技嘉游戏盒子

      技嘉游戏盒子

      第三种是单独的显卡盒子,比如 雷蛇 Core X。其特点是只有一个盒子本身,需要自行购买显卡安装。但是显卡上更加灵活,且用料做工往往更扎实。缺点是单买盒子价格会比较高。

      雷蛇 Core X

      雷蛇 Core X

      我个人的话,比较推荐单独购买显卡盒子并额外购买显卡。这样给自身的选择更加灵活。但如果你追求设计,或者对显示器串联有强需求,那 BlackMagic 无疑是最优选择;若你预算有限且需要强劲性能,可以考虑盒子捆绑套装;若你希望自由灵活的搭配,那么可以考虑单独购买显卡盒子。下面我会讲讲购买过程前需要注意的一些问题。

      注意事项

      显卡盒子值得讨论的东西很多,我将在这里选择讨论几个有必要了解,很多人可能有些困惑的话题。比如雷电数据线,显卡盒子电源选择,PD 供电方案,显卡性能折损等。

      关于 BOOT CAMP,Mac 英伟达显卡,及老雷电接口支持现状,这几件事情可能是部分购买显卡盒子的人比较操心的事,简单说一下。目前这几个点都可以做到,但是都没有官方支持,需要大量的手动调整。绝对不建议懒得折腾的人考虑。

      如果你想折腾这几个方案,可以研究学习:eGPU.io 的文章。

      雷电三数据线

      之前我们说过雷电三接口的问题,现在回到数据线本身。想要使用雷电三外接设备,必须使用雷电三数据线。以下图为例,上面白色的线缆为标准 MacBook Pro 充电线,并不支持雷电三,下面黑色线缆为雷电三数据线。其中最好判断的方式就是看一下针脚数目,雷电三数据线一般是满针脚的。

      上图为非雷电数据线,下图为雷电数据线

      上图为非雷电数据线,下图为雷电数据线

      之所以要单独说这个问题,是因为有人可能兴高采烈地用笔记本充电线或者其它 USB-C 线缆充当雷电数据线使用,这时会发现显卡盒子不能正常工作,正是因为数据线买错了的原因。购买链接:苹果雷电三数据线。

      显卡盒子电源

      在购买显卡时,你可能会为电源供电感到困惑。以 Vega 64 为例,你会看到显卡本身要求 295W,峰值要求 400W。又会在显卡网站上看到推荐整机电源 750W,但是在显卡盒子上看到显卡盒子只配备了 650W 的电源。那么这几个数据究竟代表什么意思呢?到底这个 650W 的显卡盒子够不够用呢?

      常见显卡电源标识

      常见显卡电源标识

      我们一一来看看这几个数据。显卡工作时需要电源,这时候 295W 指的是平均需求,也就是你可以预期它工作时约等于一个 295W 灯泡所消耗的电量,这对你的电费有指导意义。放在显卡盒子中,我们需要关注的是这个 400W 的峰值需求,峰值需求指的是显卡运行时,可能出现的最高用电需求,为保障显卡稳定运行,我们需要显卡盒子的供电必须大于这个数。

      接着我们来看看显卡上面写的推荐 PSU 为 750W,这里指的是推荐整机电源为 750W,什么意思呢?一台电脑中,除了显卡外往往还有其它用电配件,比如 CPU,硬盘等,所以显卡官网上写的推荐 750W,这些富余的电量是留给电脑中的其它配件使用的。

      但是购买显卡盒子时,你无需在意这个推荐 PSU 的数值,因为显卡盒子电源往往是显卡专用的,没有其它设备去和显卡抢电,所以这时候购买一个配备 650W 电源的显卡盒子为一个 400W 峰值用电需求的显卡提供电能是完全够用的。这时候电源能提供的富裕电能 650 - 400 = 250W,这一部分电能可以用在后期显卡升级,水冷,电源能耗折损,PD 供电等地方。

      Core X 内置电源数据

      Core X 内置电源数据

      在选购显卡盒子时,你需要关注的盒子电源如下:

       

      • RX 580 同级显卡: 350W 供电,推荐盒子如 Sonnet Breakaway Box 350W,Sapphire Gear Box
      • Vega 56 同级显卡:550W 供电,推荐盒子如 Sonnet Breakaway Box 550W,PowerColor Devil Box
      • Vega 64 同级显卡:650W 供电,推荐盒子如 Sonnet Breakaway Box 650W,Razer Core X
      PD 供电协议

       

      一般来说,你可能希望显卡盒子直接给笔记本充电,这样就不需要再额外插一根电源线了。这时你需要关注的是显卡盒子本身的供电能力,以部分主流笔记本的供电需求为例,MacBook Pro 13 要求 65W 的电力,MacBook Pro 15 要求 87W 的电力,部分游戏本要求 150W 的电力。

      PD 供电协议最高值支持 100W 的电力传送,因此游戏本自动排除在 PD 供电之外了。这时候你需要关注的就是显卡盒子给出的 PD 供电到底够不够你的笔记本用。每个盒子的供电不同,你买的盒子 PD 供电规格应该大于等于笔记本所需要的电源。比如 Razer Core X 可以提供 100W 的 PD 供电,那我用来充需要 87W 的 MacBook Pro 15 就完全没问题,这两个数据不需要相等,笔记本会向盒子索要所需电量。

      PD 协议

      PD 协议

      市面上常见盒子 PD 供电能力如下:

       

      • 100W 一般适用于 15寸高性能笔记本:Razer Core X,技嘉游戏盒子
      • 87W 一般适用于 15 寸笔记本:BlackMagic eGPU,Sonnet 550 / 650,Mantiz Venus
      • 65W 一般适用于 13 寸笔记本:Akitio Node Pro,惠普 HP Omen,联想 Lenovo TB3,雷蛇 RazerCore V2,PowerColor Devil Box
      • 基本告别充电:Akitio Node,华硕 Asus XG Station Pro,众泰 Zotac Box mini
      显卡性能折损

       

      外接显卡盒子有性能折损!这是一些人没意识到的问题,这个性能折损和显卡型号无关,和外接显卡的工作原理有关。

      以下图为例,同样一块显卡 GTX 1060 跑测试,装在散热良好的主机里跑分为 1661 分,装在笔记本中跑分为 1477 分,使用外接显卡盒子且链接外接显示器跑分为 1332 分,使用外接显卡盒子并使用笔记本内置显示器跑分为 1304 分。

      同一块显卡在台式机,笔记本,外接显卡外接显示器,外接显卡内置显示器跑分对比 | eGPU.io

      同一块显卡在台式机,笔记本,外接显卡外接显示器,外接显卡内置显示器跑分对比 | eGPU.io

      一般来说,可以预期的,同型号外接显卡性能要比安装在散热良好机箱中的性能折损 20% 左右,使用内置显示器会在此基础上额外折损 10% 左右。这个折损在游戏表现中,大概可以体现在 10 - 15 FPS 左右的帧数差异上。虽说有折损,但是显卡的级别差异并不会因此抵消,比如外接显卡盒子中的 Vega 64 依旧比机载的 Vega 56 性能强。

      视频链接

      为方便展示额外几个话题,我制作了部分关于外接显卡的视频,链接如下:

       

      • MacBook Pro 外接显卡盒子 Razer Core X 在内置和外接显示器的安装与设置

         

        外接显卡在 MacBook Pro 配合内置和外接显示器 Final Cut Pro 的 BruceX 性能测试

        外接显卡选购时值得注意的:风扇启停功能与电噪声

        更新答疑

        关于风扇噪音:

        MacBook Pro 本身只有在内置 CPU 或 GPU 重度使用时才会风扇急转,正常情况下是没有声音的。当应用程序使用外接显卡盒子时,内置 GPU 会停用,因此通常情况下很难听到 Mac 风扇起飞;外接显卡盒子由于散热良好,正常运行时声音很小,几乎不可听见。当外接显卡满载运行时,显卡风扇起飞的声音也并不大,当然具体情况和你购买的显卡有关。

        建议给外接显卡盒子配备具备「风扇启停」功能的显卡,此时在绝大多数情况下,显卡盒子里唯一在转的应该只有电源风扇。

        写在文后

        外接显卡盒子,是个挺奇妙的东西。它的出现解决了几个痛点,比如台式机太大不适合搬迁,笔记本散热不佳显卡性能孱弱等等。而且还给现有机器提供了几乎无限的扩展可能,以 iMac Pro 为例,机载 18 核处理器,挂 4 个外接 GPU 本身就变成了强力工作站。

        对于普通大众,越来越多的人只有一个笔记本而没有台式机,这时候一个显卡盒子就能让你享受过去台式机才能拥有的极致显卡性能。出门在外你用的还是轻便的笔记本,到家了一根线就给了你电源,显卡,硬盘,接口等等的扩充。外接显卡盒子,是个能满足当代人电脑使用需求的解决方案。

        目前我使用的方案是 MacBook Pro 15 2016 + Razer Core X + RX Vega 64,后面我会发文讲讲这个方案的实际使用及设置方法。

    展开全文
  • Macbook pro外接显卡实现深度学习

    万次阅读 多人点赞 2019-01-16 23:39:16
    登录后看到系统报告里多一张显卡(如下图所示),那么就表明已经成功外接显卡。 下面开始搭建深度学习环境,来条分割线 XCode安装 下载链接如下,需要先进行注册登录,我下载的是8.3.1版本,链接地址: ...

    耗时一整天加一晚上终于成功了安装配置外接GPU并运行深度学习案列

    故事的缘由

    2017年底鬼使神差的买了个macbook,放在家里吃了一年灰,心想还是要用起来啊。目前主要从事数据挖掘机器学习的工作,需要搞搞深度学习,于是上网查攻略,如何使用mac连接GPU进行深度学习,最后查到的方案是使用游戏盒子AORUS GTX 1070 GAMING BOX来连接。但是很多攻略使用的系统都是10.12的,10.13.1的极少,再加上京东下面的各种差评,抱着忐忑的心情去京东买了一个,拿回来心就凉了半截,这包装像是被退货的东西,包装有磨碎,还好打开里面,外壳没有磨损,螺丝口也没有,应该没被人拆过,那我就姑且试试吧。之前问了京东客服苹果设备必须要外接显示器才可使用,又去搞了台显示器。好了,硬件设备准备好了,开始头疼的安装工作。

    配置

    • 硬件
      我的系统版本

    macOS版本10.13.1
    macOS版本10.13.1
    GPU:AORUS GTX 1070 GAMING BOX

    • 软件
      WebDriver-378.10.10.10.20.109.pkg
      NVIDIAEGPUSupport :NVDAEGPUSupport-v2.pkg
      Python 3.7
      Xcode Version 8.3.1
      CudaToolkit: cuda_9.1.128_mac
      CUDNN: cudnn-9.1-osx-x64-v7-ga.tar

    组装机诡异事件

    由于macbook pro 13寸 2017款支持雷电3接口,买的游戏盒子也是雷电3接口的,按照说明书连好各种线,显卡的DVI接口接外接显示器,显卡的雷点3接口接mac,显卡插上电源同时又可以给笔记本充电,免除了再接电源线的烦恼。但是诡异的事情来了,电脑开机以后要识别显卡必须拔掉显卡的电源线,仅仅是不连接mac都是不行的,必须拔掉显卡电源线!!!在登录界面再连接好显卡的电源线和雷电3的线。之后输入mac密码登录进系统。而关机的时候不拔掉显卡,电脑关机后会重启,有时还会让电脑绿屏,甚是诡异。在显卡驱动安装好以后,显卡的正常状态是彩灯会亮起(如下图),后面的两个小风散会转动,没有装好驱动的时候灯是不会点亮的。下面开始安装显卡驱动和各种软件。
    在这里插入图片描述

    显卡驱动安装

    • 安装WebDriver:

    https://www.insanelymac.com/forum/topic/324195-nvidia-web-driver-updates-for-macos-high-sierra-update-december-7-2018/
    在该网页上下载10.13.1对应的的版本,我下载的是109版本的webdriver
    在这里插入图片描述
    打开安装包进行安装

    • 关闭sip

    重启电脑,黑屏时候长按 command+R进入恢复模式,选择命令行工具,输入csrutil disable 这样就关闭了sip

    注意:安装两个软件,在安装的注意在安全与隐私处选择允许安装

    在这里插入图片描述

    安装好两个软件后,关闭电脑,黑屏时拔掉显卡电源和连接电脑的线,开机之后在登录窗口出现时连接上显卡的电源,再连接上mac,同时保持外接显示器电源打开状态,如果不打开外接显示器,mac输入密码后会一直卡在登录界面。登录后看到系统报告里多一张显卡(如下图所示),那么就表明已经成功外接显卡。
    在这里插入图片描述

    下面开始搭建深度学习环境,来条分割线


    XCode安装

    下载链接如下,需要先进行注册登录,我下载的是8.3.1版本,链接地址:
    https://developer.apple.com/download/more/
    在这里插入图片描述
    下载以后按照向导进行安装

    CUDA和CUDNN安装

    • cuda Toolkit安装

    英伟达显卡做深度学习需要cuda和cudnn的支持,先安装cuda Toolkit,下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
    我这里使用的是9.1版本,
    在这里插入图片描述

    安装好之后,配置 CUDA 环境,打开终端,编辑 ~/.bash_profile 文件

    vi ~/.bash_profile
    

    添加环境变量

    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
    export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
    export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
    export PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:$PATH
    export flags="--config=cuda --config=opt"
    

    重启bash_profile

    . ~/.bash_profile
    

    检测CUDA能否正常运行:

    cd /usr/local/cuda/samples
    sudo make -C 1_Utlities/deviceQuery
    ./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery
    

    如果最后显示 Result = PASS,那么CUDA就工作正常

    • cuDNN下载
      下载cudnn需要先进行注册,打开链接找到对应的cuDNN进行安装,我这里选择的是7.0版本。
      https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
      在这里插入图片描述
      下好后直接把cudnn压缩包放到这下面/Developer,这是在安装CUDA的时候他就帮你建好的一个路径。
    sudo mv 自己的路径/cudnn-9.1-osx-x64-v7-ga.tar /Developer/
    

    然后解压缩包

    
    sudo tar xvf cudnn-9.1-osx-x64-v7-ga.tar
    

    cudnn与cuda合并

    sudo mv /Developer/cuda/include/cudnn.h /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/include/
    sudo mv /Developer/cuda/lib/libcudnn* /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/lib/
    sudo ln -s /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/include/* /usr/local/cuda/include/
    sudo ln -s /Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/lib/* /usr/local/cuda/lib/
    

    确认/Developer/NVIDIA/CUDA-9.1/lib和include文件夹中能看见cudnn中的文件则合并成功了

    tensorflow安装

    • 建立python虚拟环境

    首先安装Anoconda,可以直接下载安装,具体安装步骤不再赘述。
    https://www.anaconda.com/download/#macos

    • 创建python虚拟环境
      这里选用的是python3.7版本,虚拟环境命名为tensorflow-gpu,python使用3.7版本,打开命令行工具输入
    conda create -n tensorflow-gpu python=3.7
    
    • 下载编译好的tensorflow

    由于tenserflow 1.1以后就没有支持macos了,所以上网找到编译好的tenserflow gpu版本 ,下载红框中的whl
    https://github.com/TomHeaven/tensorflow-osx-build/releases

    在这里插入图片描述
    可以看见红框中的版本正是需要cuda 9和cudnn7
    在这里插入图片描述
    下载解压安装红框的的版本

    unzip tensorflow.whl.zip
    pip install tensorflow*.whl
    

    好了tensorflow安装完了,安装过程中需要注意版本的匹配问题,如果版本cuda和cudnn版本不匹配,则tensorflow在run的时候可能会卡死。

    算力提升效果

    在这里插入图片描述
    上图使用CPU
    在这里插入图片描述
    上图使用GPU

    使用GPU以后基本上有20倍的加速

    测试代码是《tensorflow实战》中提供的源码:
    www.broadview.com.cn/30912
    使用的是6_1_AlexNet.py的代码,IDE用的pycharm,注意在使用GPU的时候需要选择虚拟环境为tensorflow-gpu 的解释器,并且在函数run_benchmark中添加两行,否则会报内存不够的错误。
    在这里插入图片描述

    参考文章:
    https://blog.csdn.net/hanlin_tan/article/details/78345204
    https://blog.csdn.net/wz22881916/article/details/78807993/
    https://blog.csdn.net/ssujoensiang/article/details/78620616
    https://www.kocpc.com.tw/archives/162983

    展开全文
  • Macbook Pro 外接显卡实现Tensorflow GPU运行 MacOS 重装 外接显卡(内屏输出) 环境配置(重点) Tensorflow GPU 配置 环境配置 准备工作 显卡:GTX 1080TI 11G 显卡坞:Mantiz (技嘉的Gamingbox应该也可以) ...

    Macbook Pro 外接显卡实现Tensorflow GPU运行–环境配置

    1. MacOS 重装
    2. 外接显卡(内屏输出)
    3. 环境配置(重点)👆
    4. Tensorflow GPU 配置

    环境配置

    准备工作

    • 显卡:GTX 1080TI 11G
    • 显卡坞:Mantiz (技嘉的Gamingbox应该也可以)
    • 显卡欺骗器(有条件的配个外屏吧,毕竟外屏转内屏输出损耗还是挺大的)
    • MacOS:
    • 雷电3接口

    安装步骤

    • macOS 系统安装(见blog1)
    • CUDA配置
    • cuDNN配置
    • Tensorflow配置(见blog4)

    CUDA加速

    • 准备列表
    资源版本号
    MacOS10.13. 6(17G65)
    GPU driverNIVIDIA Web Driver 387.10.10.40.105
    CUDA driver9.2(396.148 )
    cuDNNcudnn-9.2-osx-x64-v7.2.1.38
    Xcode9.2

    注意⚠️:相关驱动版本以及编译环境工具必须配套对应!

    • 步骤

    • 关闭SIP:重新启动macOS,并同时按住Command和R进入Recovery OS;
      在Utilities菜单中启动Terminal;
      在Terminal中执行命令:
      $ csrutil disable;
      重新启动后进入Recovery OS 在Utilities中启动Terminal 执行命令:
      $ csrutil status
      确认状态为disable

    • 安装GPU驱动
      在Terminal中执行:
      sudo curl -s "https://api.github.com/repos/mayankk2308/purge-wrangler/releases/latest" | grep '"browser_download_url":' | sed -E 's/.*"([^"]+)".*/\1/' | xargs curl -L -s -0 > purge-wrangler.sh && chmod +x purge-wrangler.sh && ./purge-wrangler.sh && rm purge-wrangler.sh
      选择对应的显卡即可

    • 安装CUDA:

      1. ⚠️:CUDA driver必须与GPU driver版本一致!版本号对应查找:http://www.macvidcards.com/drivers.html
      2. 在CUDA driver里找到对应版本号下载安装 http://www.nvidia.com/object/mac-driver-archive.html
      3. 安装CUDA Toolkit
        ⚠️: CUDA Toolkit必须与CUDA driver版本号以及macOS对应!
        下载安装顺序:先安装基础安装包再装补丁,一定注意顺序!
        https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
    • 配置CUDA环境前的工作

      1. Xcode 安装
        CUDA环境配置时,需要Xcode command line tools的支持。macOS 10.13.6 一般对应的是Xcode 9.2。如果有Xcode版本较高的同学建议重新安装Xcode
        下载地址: https://developer.apple.com/downloads/
        如果Xcode 和Command Line Tools与CUDA的版本对应不一致,后面在验证CUDA环境时可能会出现如下❌错误:
        nvcc fatal : The version ('10.0') of the host compiler ('Apple clang') is not supported
        此时需要重新安装Xcode以及CLT
        安装后切换到当前sudo xcode-select --switch /Library/Developer/CommandLineTools
      2. 外接显卡连接
        参考另一篇
    • 正式配置CUDA环境

      1. 在Terminal中执行如下命令:
        cd ~ open -e .bash_profile

        编辑~/.bash_profile 文件

      2. 在文件末尾添加如下内容:
        export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib" export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH export PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:$PATH export flags="--config=cuda --config=opt"
        添加完毕,保存文件后关闭

      3. 执行命令重启bash_profile
        .~/.bash_profile

      4. 确认CUDA环境,在Terminal中执行如下命令:
        cs /usr/local/cuda/samples
        sudo make -C 1_Utilities/deviceQuery
        ./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery
        执行后如果得到显示 Result = PASS 则CUDA环境配置成功

    • 安装cuDNN
      下载安装:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
      依旧注意版本号的对应!
      官方安装指导:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#install-mac
      手动傻瓜式安装:
      之前配置CUDA环境时,在系统上会生成一个名为Developer的文件夹
      将下载好的cuDNN压缩文件拖至该文件夹
      启动Terminal,执行解压操作:
      $ tar -xzvf cudnn-9.0-osx-x64-v7.tgz
      解压后复制以下文件至要求路径:
      $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
      $ sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib
      $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib/libcudnn*
      最后添加环境变量:
      $ export DYLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH

    至此配置结束。
    在配置过程中可能会遇到的问题及解决方案,大家可以参考以下博文:

    1. 问题:# xcode-select: error: tool ‘xcodebuild’ requires Xcode
      解决:https://www.jianshu.com/p/07a281ff57d3
    2. 问题:# CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
      解决:https://blog.csdn.net/nijun1992/article/details/80446226
      https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/archive/2018/10/15/9791365.html
    3. 问题:nvcc fatal : The version (‘10.0’) of the host compiler (‘Apple clang’) is not supported
      解决: https://github.com/colmap/colmap/issues/296#ref-issue-290211077

    ⚠️注意

    1. 外接显卡不支持热插拔!开机进入登录界面后再接入显卡,关机黑屏后再拔掉显卡。
    2. 外接显卡必须接外屏或者显卡欺骗器才能工作,不然CUDA环境配置不会成功。
    3. 如果有MacOS 10.13.6(17G66)的同学,强烈建议重装系统。这个系统版本找不到对应NIVIDA web driver,CUDA等,尽管GitHub上有自动编译的方式可以安装CUDA但是之后的Xcode CTL,cuDNN都会出现问题。⚠:不要从苹果官网获得High Sierra 10.13.6,因为官网的都是这个17G66的版本!

    参考资料

    1. https://blog.csdn.net/ignoreyou/article/details/85132738
    2. https://blog.csdn.net/wz22881916/article/details/78807993
    3. https://www.cnblogs.com/didda/p/9065387.html
    4. https://blog.csdn.net/u014475479/article/details/81702392
    展开全文
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