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nccl-repo-ubuntu1604-2.1.15-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb
nccl-repo-ubuntu1604-2.1.15-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb
nccl
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ubuntu16.04 cuda9.0 nccl2.1.15 多GPU交互
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当使用paddle多GPU时报错,缺少NCCL,将文件解压后cp include/nccl.h /home/myname/cuda/include/ cp /lib/libnccl* /home/myname/cuda/lib64/ 即可。
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搞深度学习装的nvidia驱动,不过貌似可以在装cuda的时候直接装。或者通过系统设置里,直接装驱动
cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64
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文件大约2G,放在百度云了。基于ubuntu14.04,x64的cuda8.0
nccl-2.4.8-1-x86_64.pkg.tar.xz
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nccl-2.4.8-1-x86_64.pkg.tar.xz是从linux org下下载下来的。要与tensorflow版本对应,不是下载deb格式。
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nccl-repo-ubuntu1604-2.6.4-ga-cuda10.0_1-1_amd64.deb,配置pycaffe的时候用于GPU CUDA加速的包,在make文件里面可以进行修改。
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nccl本地安装包,适合ubuntu20.04及cuca11.0以上版本
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ubuntu18.04安装nccl必要文件 从官网下载实在是太慢了...
nccl-local-repo-ubuntu2004-2.8.4-cuda11.1-1.0-1-amd64.zip
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nccl的nvidia官方deb包注意这个是ubuntu20.04系统cuda11.1对应包,下载时候请认真看仔细版本号,适合x86_64系统,不能在嵌入式装
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NCCL测试 这些测试同时检查操作的性能和...$ make MPI=1 MPI_HOME=/path/to/mpi CUDA_HOME=/path/to/cuda NCCL_HOME=/path/to/nccl 用法 NCCL测试可以在多个进程,多个线程以及每个线程多个CUDA设备上运行。 进程数由MP
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本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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