NVIDIA bergerak sepenuhnya untuk membuka modul teras GPU sumber
Nvidia telah mengambil langkah penting dalam komitmennya untuk membuka perisian sumber. Syarikat itu mengumumkan bahawa pemacu R560 yang akan datang akan dihidupkan sepenuhnya ke modul teras GPU sumber terbuka . Langkah ini menandakan peralihan yang ketara dalam strategi Nvidia untuk pembangunan dan pengedaran pemandu.
Jadual Kandungan
- Kemajuan dan penambahbaikan
- GPU yang disokong
- Perubahan pemasang
- Pengurus Pakej Menggunakan Cuda Metapackage
- Jalankan pemasangan fail
- Pasang skrip pembantu
- Butiran Pengurus Pakej
- Subsistem Windows untuk Linux
- Pemasangan Toolkit CUDA
- kesimpulannya
latar belakang
Pada bulan Mei 2022, NVIDIA memperkenalkan modul teras GPU Sumber Linux Terbuka dalam pemandu R515. Modul -modul ini dikeluarkan di bawah lesen Dual GPL dan MIT dan pada asalnya disasarkan pada GPU pengkomputeran pusat data. Pada masa itu, sokongan untuk GeForce dan Workstation GPU berada di peringkat Alpha.
Kemajuan dan penambahbaikan
Sepanjang dua tahun yang lalu, Nvidia telah membuat kemajuan besar:
- Prestasi : Prestasi modul sumber terbuka kini telah mencapai atau melebihi prestasi pemandu sumber tertutup.
- Ciri -ciri Baru :
- Sokongan Pengurusan Memori Heterogen (HMM),
- Fungsi pengkomputeran sulit,
- Sokongan untuk seni bina memori yang koheren pada platform Grace.
GPU yang disokong
Peralihan ke modul sumber terbuka mempunyai kesan yang berbeza pada generasi GPU yang berbeza:
- Platform Cutting : Grace Hopper dan platform Blackwell memerlukan modul sumber terbuka.
- GPU yang disokong : Senibina yang lebih baru seperti Turing, Ampere, Ada Lovelace dan Hopper disokong sepenuhnya oleh modul sumber terbuka.
- GPU yang tidak disokong : GPU Legacy dari Maxwell, Pascal, dan Arkitek Volta memerlukan penggunaan pemacu proprietari yang berterusan kerana batasan keserasian.
- Penyebaran Hibrid : Sistem dengan campuran GPU lama dan baru harus terus menggunakan pemandu proprietari untuk prestasi dan kestabilan yang optimum.
Jika anda tidak pasti pemacu mana yang hendak dipasang, jangan risau! NVIDIA menyediakan skrip pembantu pengesanan untuk membimbing pengguna untuk memilih pemacu yang betul.
Perubahan pemasang
NVIDIA mengubah kaedah pemasangan lalai untuk semua kaedah pemasangan dari pemandu proprietari untuk membuka pemandu sumber.
1. Pengurus Pakej Menggunakan Cuda Metapackage
Apabila memasang Toolkit CUDA menggunakan pengurus pakej, pakej CUDA peringkat atas memasang kedua-dua CUDA Toolkit dan versi pemacu yang berkaitan. Sebagai contoh, memasang CUDA semasa CUDA Versi 12.5 menyediakan Pemandu NVIDIA Proprietari 555 dan CUDA Toolkit 12.5.
Sebelum ini, menggunakan modul teras GPU sumber terbuka memerlukan pemasangan pakej terbuka pemandu NVIDIA yang khusus dan pakej CUDA-TOOLKIT-XY yang dipilih.
Bermula dengan CUDA 12.6, proses ini telah berubah. Pemasangan lalai sekarang termasuk pemandu sumber terbuka.
2. Jalankan pemasangan fail
Pemasang fail .run untuk pemandu cuda atau nvidia sekarang:
- Tanyakan perkakasan anda,
- Secara automatik memasang pemacu yang paling sesuai.
- Menyediakan menukar UI untuk memilih antara pemandu sumber proprietari dan terbuka.
Untuk baris arahan atau pemasangan automatik (seperti Ansible ), gunakan penindasan berikut:
<code># 用于CUDA安裝sh ./cuda_12.6.0_560.22_linux.run --override --kernel-module-type=proprietary # 用于NVIDIA驅(qū)動(dòng)程序安裝sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-560.run --kernel-module-type=proprietary</code>
3. Pasang skrip Penolong
NVIDIA menyediakan skrip pembantu untuk membimbing pemilihan pemandu. Untuk menggunakannya, mula-mula pasang pakej pembantu nvidia dan kemudian jalankan skrip:
<code>$ nvidia-driver-assistant</code>
4. Maklumat Pengurus Pakej
NVIDIA mengesyorkan menggunakan pengurus pakej untuk pemasangan CUDA dan pemasangan pemacu yang konsisten. Berikut adalah arahan khusus pelepasan:
Sistem berasaskan Debian :
Pasang pemandu sumber terbuka:
<code>$ sudo apt-get install nvidia-open</code>
Untuk Ubuntu 20.04, naik taraf pertama ke modul kernel terbuka, dan kemudian pasang pemacu sumber terbuka seperti ini:
<code>$ sudo apt-get install -V nvidia-kernel-source-open $ sudo apt-get install nvidia-open</code>
Sistem berasaskan RHEL :
Pasang pemandu sumber terbuka:
<code>$ sudo dnf module install nvidia-driver:open-dkms</code>
Untuk menaik taraf menggunakan CUDA metapackage, matikan aliran modul:
<code>$ echo "module_hotfixes=1" | tee -a /etc/yum.repos.d/cuda*.repo $ sudo dnf install --allowerasing nvidia-open $ sudo dnf module reset nvidia-driver</code>
Suse atau opensuse :
Pilih arahan yang sesuai mengikut kernel anda:
<code># 默認(rèn)內(nèi)核版本$ sudo zypper install nvidia-open # Azure內(nèi)核版本(sles15/x86_64) $ sudo zypper install nvidia-open-azure # 64kb內(nèi)核版本(sles15/sbsa)適用于Grace-Hopper $ sudo zypper install nvidia-open-64k</code>
5. Subsistem Windows untuk Linux
Pengguna WSL tidak perlu melakukan apa -apa kerana ia menggunakan pemandu kernel NVIDIA dari sistem Windows tuan rumah.
6. Pemasangan Toolkit CUDA
Proses pemasangan toolkit CUDA tetap sama. Pengguna boleh memasangnya melalui pengurus pakej mereka seperti dahulu.
<code>$ sudo apt-get/dnf/zypper install cuda-toolkit</code>
Untuk maklumat lebih terperinci mengenai pemasangan pemandu atau tetapan CUDA Toolkit, pengguna boleh merujuk kepada Panduan Pemasangan CUDA .
kesimpulannya
Langkah Nvidia untuk membuka modul teras GPU sumber menandakan peralihan yang ketara dalam pendekatan syarikat terhadap pembangunan pemandu.
Saya sangat berharap ini akan meningkatkan keserasian, prestasi, dan pilihan pengguna untuk pelbagai generasi GPU dan pengagihan Linux.
Sumber :
- NVIDIA bergerak sepenuhnya untuk membuka modul teras GPU sumber
Imej yang diketengahkan dari Mizter_X94 Pixabay .
Atas ialah kandungan terperinci Nvidia beralih ke modul kernel GPU sumber terbuka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

LXD digambarkan sebagai bekas generasi akan datang dan pengurus mesin maya yang menawarkan sistem Linux yang mendalam yang berjalan di dalam bekas atau sebagai mesin maya. Ia memberikan imej untuk bilangan pengagihan Linux yang sangat besar dengan sokongan

Apabila menghadapi masalah DNS, mula -mula semak fail /etc/resolv.conf untuk melihat sama ada nameserver yang betul dikonfigurasi; Kedua, anda boleh menambah DNS awam secara manual seperti 8.8.8.8 untuk ujian; Kemudian gunakan arahan NSLOOKUP dan Dig untuk mengesahkan sama ada resolusi DNS adalah normal. Sekiranya alat ini tidak dipasang, anda boleh memasang pakej DNSutils atau Bind-UTILS terlebih dahulu; Kemudian periksa status perkhidmatan yang diselesaikan SystemD dan fail konfigurasi /etc/systemd/resolved.conf, dan tetapkan DNS dan fallbackDNS seperti yang diperlukan dan mulakan semula perkhidmatan; Akhirnya periksa status antara muka rangkaian dan peraturan firewall, sahkan bahawa port 53 tidak

Jika anda mendapati bahawa pelayan berjalan perlahan -lahan atau penggunaan memori terlalu tinggi, anda harus memeriksa sebab sebelum beroperasi. Pertama, anda perlu menyemak penggunaan sumber sistem, menggunakan atas, HTOP, FREE-H, IOSTAT, SS-ANTP dan arahan lain untuk memeriksa CPU, Memory, Disk I/O dan sambungan rangkaian; Kedua, menganalisis masalah proses tertentu, dan menjejaki tingkah laku proses penghuni tinggi melalui alat seperti PS, Jstack, Strace; Kemudian semak log dan pemantauan data, lihat rekod OOM, permintaan pengecualian, pertanyaan perlahan dan petunjuk lain; Akhirnya, pemprosesan yang disasarkan dijalankan berdasarkan sebab -sebab biasa seperti kebocoran memori, keletihan kolam sambungan, ribut kegagalan cache, dan konflik tugas masa, mengoptimumkan logik kod, menubuhkan mekanisme percubaan masa, menambah fius had semasa, dan sumber pengukuran tekanan dan penilaian secara teratur.

Sebagai pentadbir sistem, anda mungkin mendapati diri anda (hari ini atau pada masa akan datang) bekerja di persekitaran di mana Windows dan Linux wujud bersama. Bukan rahsia lagi bahawa beberapa syarikat besar lebih suka (atau harus) menjalankan beberapa perkhidmatan pengeluaran mereka di Windows Boxes

Terus terang, saya tidak dapat ingat pada kali terakhir saya menggunakan PC dengan pemacu CD/DVD. Ini adalah terima kasih kepada industri teknologi yang sentiasa berkembang yang telah melihat cakera optik digantikan oleh pemacu USB dan media penyimpanan yang lebih kecil dan padat yang menawarkan lebih banyak simpanan

Dalam sistem Linux, 1. Gunakan arahan IPA atau HostName-I untuk melihat IP peribadi; 2. Gunakan curlifconfig.me atau curlipinfo.io/ip untuk mendapatkan ip awam; 3. Versi desktop boleh melihat IP peribadi melalui tetapan sistem, dan penyemak imbas boleh mengakses laman web tertentu untuk melihat IP awam; 4. Perintah umum boleh ditetapkan sebagai alias untuk panggilan cepat. Kaedah ini mudah dan praktikal, sesuai untuk keperluan tontonan IP dalam senario yang berbeza.

Dibina pada enjin V8 Chrome, Node.js adalah persekitaran runtime JavaScript yang didorong oleh acara terbuka yang dibuat untuk membina aplikasi berskala dan API backend. Nodejs dikenali sebagai ringan dan cekap kerana model I/O yang tidak menyekat dan

Replikasi data adalah proses menyalin data anda merentasi pelbagai pelayan untuk meningkatkan ketersediaan data dan meningkatkan kebolehpercayaan dan prestasi aplikasi. Dalam replikasi MySQL, data disalin dari pangkalan data dari pelayan induk ke OT
