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1.带你攻克Tiny-GPU项目之一 开发环境搭建
2.如何在Linux系统中安装GPU驱动
3.linux下安装anaconda，源码配置pytorch GPU环境
4.英伟达官宣全面开源GPU内核驱动，源码两年迭代至最强版本！源码下一代Blackwell全用开源
5.Linux 安装 PyTorch GPU版
6.硬核观察 #1112 1/7 的源码 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码

带你攻克Tiny-GPU项目之一 开发环境搭建

       研究别人的项目，快速熟悉开发环境是源码关键步骤。本文章将引导你完成Tiny-GPU项目开发环境搭建的源码mycode源码全过程。首先，源码环境搭建需要在Linux系统上进行，源码以Ubuntu.2为例。源码若在Windows系统下进行，源码需要对makefile进行相应的源码修改。

       Tiny-GPU项目使用SystemVerilog语言完成，源码作者采用了简化的源码方式实现各个模块。我们将在后续文章中深入探讨每个模块的源码功能和代码实现。

       环境搭建主要包含以下几步：

       1. **基于Python的源码Cocotb搭建验证环境**：Cocotb是一个轻量级的验证环境，基于Python实现，能够轻松地验证VHDL和SystemVerilog RTL。它完全免费、开源，并且托管在GitHub上。Cocotb适用于模拟器如Linux、Windows和macOS等，具体支持的模拟器详情可在其官网查询。只需通过pip安装即可。

       2. **SV2V下载与安装**：SV2V是一个将SystemVerilog转换为Verilog的开源工具，适用于支持可合成语言结构的转换。注意，使用时请下载并安装预先编译的二进制代码，版本应为V 0.0.，避免使用最新的版本。

       3. **Iverilog安装**：在Ubuntu系统上安装开源编译工具，这是Tiny-GPU项目使用生成VVP与Cocotb结合仿真的关键工具。

       4. **重要流程与排错**：在Tiny-GPU目录下创建BUILD文件夹后，通过运行`make test_matadd`和`make test_matmul`命令，附源码指标公式即可测试矩阵加法和矩阵乘法功能。遇到端口信号输入线声明为reg类型的问题时，需手动遍历/src/*.sv文件，去除所有reg类型的端口声明，通常涉及二三十处。

       搭建完成后，恭喜你，环境搭建成功，并重现了原作者的项目。接下来，你可以深入学习GPU的设计和代码实现。如在搭建过程中遇到问题，欢迎关注或私信作者，进行咨询。

       Tiny-GPU项目及代码剖析将在后续文章中详细展开。对于初学者和FPGA开发者而言，该项目的难度较高，特别是需要掌握SystemVerilog语言和复杂的指令型激励设计。祝你项目顺利！

如何在Linux系统中安装GPU驱动

       在Linux系统中安装GPU驱动，特别是NVIDIA的GPU驱动和CUDA工具包，主要分为两个关键步骤：安装CUDA和安装GPU驱动程序。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，允许用户利用GPU的强大计算能力以显著提高计算性能。

       安装CUDA和GPU驱动程序的流程如下：

       1. **版本对齐**：选择合适的CUDA版本与GPU驱动程序版本，通常推荐使用CUDA最新稳定版本，如CUDA .8，以确保最佳性能和兼容性。可以访问NVIDIA的CUDA Toolkit Archive页面，根据GPU型号和操作系统选择相应的版本。

       2. **下载安装包**：获取安装命令后，在服务器终端执行命令下载CUDA工具包，并确保驱动程序一并安装，探探源码下载因为CUDA需要与GPU驱动程序协同工作。

       3. **驱动程序安装**：对于手动下载安装包的情况，首先通过NVIDIA的驱动程序下载页面找到对应GPU型号的驱动程序，确保驱动版本与CUDA版本兼容。安装驱动程序时，可能需要更新PCI硬件数据库以正确识别NVIDIA GPU。根据系统实际情况选择安装方式，可直接通过命令行安装。

       4. **使用包管理器安装**：对于偏好简便操作的用户，可以使用包管理器如APT（对于Ubuntu系统）自动处理CUDA和驱动程序的安装过程，简化操作步骤。需添加NVIDIA驱动的软件源，更新软件源列表，然后安装NVIDIA驱动程序和CUDA。

       在安装过程中，确保遵循CUDA和驱动程序的版本兼容性，以避免性能问题或系统不稳定。如果在安装过程中遇到问题，参考NVIDIA官方文档和社区资源，进行问题排查和解决。

       安装完成后，通过执行命令`nvidia-smi`检查驱动程序和CUDA是否正确安装，以确保系统能够识别并充分利用GPU资源。

linux下安装anaconda，配置pytorch GPU环境

       在Linux环境下，安装Anaconda并配置PyTorch GPU环境的步骤如下：

       首先，从repo.anaconda.com或清华大学开源软件镜像站（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn）下载适合的Anaconda版本到服务器个人目录。然后，切换到下载的安装包目录，执行安装命令，默认情况下同意协议并选择安装路径。如果需要指定安装路径，通过--prefix参数指定，王者源码思维技巧但需要注意，可能需要手动输入安装路径。

       安装完成后，通过运行conda list验证Anaconda是否成功安装。如果遇到conda命令缺失，需要根据用户（如xxx）的路径调整安装指令。

       配置PyTorch GPU环境时，务必确保显卡驱动与CUDA版本匹配，以及Python、PyTorch、PyTorchVision和cudatoolkit的版本对应。逐个安装这些库，如使用Python 3.9.，创建虚拟环境并激活，然后分别安装每个库，例如pytorch=1.8.0，torchvision=0.9.0等。验证GPU是否可用，通过import torch并检查print(torch.cuda.is_available())输出是否为True。

       在某些情况下，可能需要为opencv单独创建新环境，因为可能会出现版本冲突。在安装opencv后，再安装PyTorch相关库，这样可以避免问题。

       最后，确保参考相关链接，如torch官网和社区经验，以便在遇到问题时寻找解决方案。通过这些步骤，你应该能够成功在Linux下安装Anaconda并配置PyTorch GPU环境。

英伟达官宣全面开源GPU内核驱动，两年迭代至最强版本！虚拟穿戴app源码下一代Blackwell全用开源

       英伟达宣布了一项重大决定，全面转向开源GPU内核模块，标志着其在两年承诺后的实际行动。这一举措不仅提升了Linux社区的力量，也预示着GPU技术的进一步开放和创新。

       早在年，英伟达就迈出了一步，开源了Linux GPU内核驱动模块，最初针对数据中心和部分工作stations。尽管初始版本仅针对特定GPU，但英伟达承诺会逐渐扩展支持并最终取代闭源驱动。如今，随着R驱动程序的发布，英伟达兑现了这一承诺，全面转向开源内核，引入了异构内存管理、机密计算、Grace平台一致性内存架构等新功能。

       然而，尽管英伟达的内核模块已开源，用户空间驱动程序组件仍保持闭源。这引发了网友的讨论，有人将这种「部分开放」比喻为「半开放厨房」。尽管如此，支持开源内核对于用户来说是一个进步，特别是对于新平台和旗舰产品，如Grace Hopper和Blackwell。

       然而，不是所有GPU都能兼容开源内核，旧版架构如Maxwell、Pascal和Volta仍需依赖专有驱动。开发者对此充满期待，因为开源驱动让改进和扩展功能变得可能，如NVIDIA的NVK项目，它有望成为主流显卡驱动。

       尽管如此，英伟达的开源之路并非没有挑战。业界推测，英伟达可能出于版权保护和维护考虑，将专有代码保持在固件中，而内核驱动则开源。一些人认为这是迫于外部压力的举措，而另一些人则认为这是英伟达适应市场变化，尤其是Linux市场增长趋势的战略步骤。

       尽管存在争议，英伟达的开源举动无疑加速了GPU技术的开源化进程，预示着未来在Linux领域的更多可能性和创新。随着技术的不断发展，我们拭目以待英伟达在开源领域的进一步布局。

Linux 安装 PyTorch GPU版

       要在Linux设备上安装具备CUDA加速的PyTorch GPU版本，首先，你需要检查硬件信息。通过运行`arch`命令了解机器架构，`uname -a`查看Linux版本，使用`nvcc -V`或`nvidia-smi`检查CUDA版本，并通过`lspci | grep -i nvidia`查看显卡型号，以便确保兼容性。

       接下来，安装miniconda，它是Python和环境管理的理想工具。从相关网站下载适合的miniconda版本，例如，如果你的系统是Linux且架构为x_，且希望使用Python 3.9，那么下载`Miniconda3-py_.1.0-1-Linux-x_.sh`。安装时，通过`source`命令激活conda环境。

       然后，创建一个新的Python环境。利用conda的环境管理功能，通过命令`conda create -n env_name python=3.9`创建一个名为env_name且Python版本为3.9的环境，并激活它：`conda activate env_name`。

       为了安装PyTorch，确保已知设备支持的CUDA版本。如果已安装，检查torch.cuda.is_available()是否返回True。否则，访问PyTorch官网获取对应CUDA版本（如.3）和Python版本（如1.）的安装命令。根据你的设备架构和CUDA版本，从指定网页下载安装脚本并执行。

       最后，通过成功导入并检查`torch.cuda.is_available()`是否为True，确认PyTorch GPU版的安装已顺利完成。以上步骤在Zhihu On VSCode平台上完成并发布。

硬核观察 # 1/7 的 Linux 内核代码是 AMD GPU 驱动代码

       Linux 内核代码的硬核观察揭示了一个显著的事实：AMD GPU 驱动代码占据了内核源代码的1/7以上，具体超过了万行。这其中包括AMD为每代新GPU提供的大量自动生成的头文件，它们就像详尽的文档，反映出AMD对驱动开发的投入。相比之下，英伟达开源的Nouveau驱动代码只有约万行，显示出AMD在内核贡献上的巨大影响力。

       尽管AMD在代码贡献上积极主动，但老王对此提出疑问：在内核中不断增加代码是否真的有益？尤其考虑到ReiserFS的命运。曾经流行的ReiserFS日志文件系统因开发者的个人问题而停滞，最终在Linux 5.及后续版本中被标记为废弃。其后，随着主要开发者入狱，ReiserFS项目逐渐消亡，反映出开发者社区对项目污点的敏感和项目延续性的依赖。

       另一个例子是Visual Studio for Mac，微软的Mac版开发工具，从开源到闭源，最终被计划在年废弃。VS Mac曾作为.NET IDE，但与Windows版本的差距明显。微软在发现VS Code更受欢迎后，逐渐淘汰边缘项目，而MonoDevelop的开源替代品DotDevelop仍在持续发展中。

Linux,win-Docker使用GPU最新方式

       遇到在GPU服务器上通过Docker使用GPU时的常见问题：Error response from daemon: could not select device driver "nvidia" with capabilities: [[ gpu]]。

       问题根源

       问题产生的原因是未安装nvidia-container-toolkit。这个工具的作用在于，旧版Docker不支持GPU，需要nvidia-docker来运行支持GPU的镜像。随着Docker对GPU支持的增强，相关工具整合到了nvidia-container-toolkit中，只需安装这两个组件即可使用GPU Docker镜像。

       解决步骤

       首先，下载nvidia-container-toolkit依赖包。对于Ubuntu .，进入相应版本目录，找到适合的amd架构安装包。

       下载最新版本的依赖，包括libnvidia-container、libnvidia-container-tools和nvidia-container-toolkit。确保与NVIDIA-smi驱动版本兼容，如有问题，可能需要调整。

       安装时，按照官网顺序执行：libnvidia-container -> libnvidia-container-tools -> nvidia-container-toolkit，并重启Docker。

       遇到问题时，需排查并解决，确保nvidia-smi能正常显示显卡信息，通过测试验证Docker对GPU的使用。

       Windows GPU使用

       在Windows Docker中，如果没有正确配置，可能会出现"unknown or invalid runtime name: nvidia"的错误。更新后的配置步骤要求本机有GPU且驱动已安装。

       对Docker进行必要的配置调整后，可以成功在容器内调用GPU。

Linux 安装 Nvidia 驱动

       通过使用淘汰的GTX GPU挂载到Linux系统，并安装Nvidia驱动，为Jellyfin提供硬解能力，实现了一种实用方案。以下是详细的Linux系统中安装Nvidia驱动的步骤：

       首先，在Ubuntu .系统上禁用开源驱动Nouveau，具体操作是编辑配置文件，在其末尾添加特定内容，保存后重启电脑并验证禁用状态。

       接下来，在Nvidia官网下载符合系统平台及GPU型号的驱动文件，并将其上传到服务器。接着赋予上传文件可执行权限，执行安装命令时包含-no-x-check、-no-nouveau-check、-no-opengl-files参数，确保安装过程中不使用X服务、不检查Nouveau驱动、仅安装驱动文件，避免交互界面干扰。

       安装过程中，系统会呈现多个询问，根据提示操作即可。最后，重启服务器，检查驱动是否已成功安装。

       然而，在一段时间后，系统可能报错指出Nvidia驱动与Linux核心不兼容。解决方法是更新Nvidia驱动到最新版本，重复上述安装步骤。若遇到安装驱动失败，且原因在于缺少gcc，只需安装gcc即可。若遇到找不到当前运行内核的源代码树的报错，则需要安装与当前内核版本匹配的kernel-devel和kernel-headers包。

       对于不愿频繁更新内核的用户，可以禁用Linux系统的自动更新内核功能，具体步骤是编辑配置文件，将相关数字调整为0，并重启服务器。

       综上所述，通过上述步骤，即使在遇到问题时及时解决，仍能成功在Linux系统中安装Nvidia驱动，实现对淘汰GPU的充分利用。