是否可以在 nvidia GPU 端过滤帧？对于 intel qsv，它看起来像 [sprites_src]vpp_qsv=framerate=1/10,scale_qsv=-1:160:mode=$mode:format=rgb32,hwdownload,format=rgb32[sprites_out]; 对于 nvidia 我必须使用软件过滤器 [sprites_src]scale_npp=-2:160:interp_algo=lanczos,hwdownload,format=nv12,framerate=fps=1/10[sprites_out]...
操作系统是 Debian 10。我目前有一台 Geforce 1060 GTX，我正尝试使用它来执行各种 CUDA 任务。但是，没有办法“重新调整”在显卡上运行的进程，所以当我的任务运行时，我在 x.org 中会遇到严重的延迟。 明显的解决方法是“获得第二个 gpu”，所以我正在尝试这样做。目前正在看 K10，它几乎满足我所有的 CUDA 需求。（而且 K10 的功率足够低，并且有额外的内存，使其成为理想的选择） 但是，K10 的计算能力只有 3.0。我还想运行一些其他任务，这些任务需要 3.5 甚至更高的计算能力。 在花钱购买 K10 之前，我想知道这是否...
这应该很简单，pacman 搜索它，如果没有，yay 搜索它，如果没有，尝试找到它的其他 AUR。如果这些都不起作用，请使用 Nvidia 的官方二进制 blob。 除了没有 CUDA 11.7 的 AUR 版本，也没有任何与 Arch 兼容的 Nvidia 二进制安装程序或二进制包。Debian 的 11.7 CUDA 安装程序可以在 Debian 系统上运行（我已经测试过了），但它在 Arch Linux 上不起作用，它会出现与编译器和其他问题相关的各种错误（如果你强制编译器使用 --override）。 如何在 Arch Linux 上获取 CUDA ...
我想将输入视频缩放到 1920x1080，然后叠加图像 我使用下一个命令： ffmpeg -i /video1.mp4 -i /overlay.png \ -filter_complex "[0:v][1:v] overlay=100:820:enable='between(t,3,8)',fps=fps=60" \ -pix_fmt yuv420p -c:a copy /output.mp4 现在我想做同样的事情，但使用 Nvidia CUDA。因此我将命令重写为： ffmpeg -y \ -hwaccel cuda ...
我正在尝试在 WSL2 中安装 cuda 以便与 TensorFlow 一起使用（按照TF 指令，其中包括NVIDIA 说明）。 Windows 端工具nvidia-smi.exe运行并给出以下输出： +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 517.40 Driver Version: 517.40 CUDA Version: 11.7 | |--------------------...
我正在尝试安装 Cuda 11.3（因为我知道这是最稳定的版本，之后的任何版本都会导致兼容性问题）。我有 Ubuntu 22.04 LTS，并遵循以下说明：https://developer.nvidia.com/cuda-11-3-1-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=deb_local 当我输入所有命令时，我执行 nvidia-smi 并得到以下结果...
这似乎与这个尚未解答的问题。 通常我会tail -f nohup.out在一个窗格中运行一个命令，nvidia-smi在另一个窗格中运行（每秒刷新一次）以监控 GPU 温度。这nohup是一个通过 CUDA 使用 GPU 运行 Blender 3D 渲染的脚本。 发生这种情况时，带有 的窗格nvidia-smi仍可正常工作，它会不断刷新，我甚至可以退出并编写其他可以工作的命令。但是，带有 的每个窗格都tail -f完全冻结。键入Ctrl+C只会在窗格中打印C，并且进程本身显然已停止（不再有日志通过tail-f，根本没有使用任何资源）。 发生这种情况后，即使我...
我想在 GPU 上使用并行化测试运行一些有限差分时域 (FDTD) 模拟，并将其速度与基于 CPU 的模拟运行进行比较。这基本上是我第一次尝试使用 GPU 加速进行科学计算。 我的系统配置： CPU: Intel Core i7-4930K @ 3.40 GHz GPU: Gigabte GeForce GTX 1650 OC LP 4.0 GB RAM: 32.0 GB (16.0 GB usable) OS: Windows 7 Home Premium 64-bit 该 GPU 具有896 个 CUDA 核心和计算能力 7.5，因此与在“仅” 12 ...
当我执行sudo apt-get update命令时，我得到以下终端输出： Get:1 file:/var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local InRelease Ign:1 file:/var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local InRelease Get:2 file:/var/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local InRelease [1.575 B] Get:3 file:/var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local Release ...
在谷歌搜索如何在容器中运行 cuda 之后，我很困惑为什么大多数文章都要求将 gpu“直通”到容器：容器没有自己的内核，内核模式驱动程序如何在其中运行？ 我的想法是在主机上安装内核模式驱动程序，在容器内安装用户模式驱动程序和 cuda 工具包并通过 syscall 进行联系。可以吗？ ...
用法 我使用 从视频中提取图像ffmpeg。 我每 10 秒（含）转储一张缩小的图像，然后将其组合成蒙太奇imagemagick。这些蒙太奇再次用于在基于 Web 的视频播放器中将滑块悬停时显示视频预览。（计算要显示蒙太奇中的哪幅图像）。 命令 经过一番尝试后，我最终得到了以下命令，其理念是速度胜过质量： ffmpeg \ -loglevel error \ -hwaccel cuvid \ -hwaccel_output_format cuda \ -c:v h264_cuvid \ -i "$video_file"...
这是我使用过的命令，scale_npp可以代替scale_cuda ffmpeg -c:v h264_cuvid -i "Input1.mkv" -c:v h264_cuvid -i "Input2.mkv" -c:v h264_nvenc -filter_complex "hwupload_cuda,[0:v]scale_cuda=w=1920:h=1080:format=yuv420p:interp_algo=lanczos;[0v][1:v]hstack,hwdownload,format=yuv420p" "output.mkv" -y 但是使用sc...
我在 Azure 上使用 Nvidia VM 和 Ubuntu 20.04，我已经安装了 nvidia 和 cuda，但在运行我的程序时仍然显示未找到库 nvidia-smi +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 470.103.01 Driver Version: 470.103.01 CUDA Version: 11.4 | |-------------------------------+-...
例如，我有一个 4 GPU 系统。我希望能够有 2 个用户，每个用户在 2 个 GPU 上使用 MPS。在阅读 nvidia 文档时，我似乎会设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定哪些 GPU 对 nvidia-cuda-mps-control 守护进程可见（然后对服务器进程可见）。那么我是否真的需要两个控制守护进程实例，每个实例都能够看到 2 个不同的 GPU，以便每对 GPU 上都有不同的用户？我如何在同一个系统上启动 2 个 nvidia-cuda-mps-control 实例，我可以指定每个实例使用不同的端口吗？ ...