这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Ubuntu——系统版本、显存、CPU型号、GPU型号查询。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
一、系统版本查询
二、CPU信息查询
三、显存查询
四、GPU显卡信息查询
lsb_release -a
查询结果如下：系统版本为Ubuntu 20.04.6 LTS
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-735422.html
cat /proc/cpuinfo
如上图所示，本机的CPU型号信息为 i7-11700k
nvidia-smi
如上图所示，其显存为12G(12050MiB)
nvidia-smi -L如下图所示，NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 即为本机显卡型号信息文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-735422.html
到了这里，关于Ubuntu——系统版本、显存、CPU型号、GPU型号查询的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
Ubuntu 查看 CPU 架构、系统信息、内核版本、版本代号等相关信息有很多方式，本文介绍几种常用的命令。 x86 架构与 ARM 架构的 CPU 架构不同，如果回显为 aarch64 表示为 ARM 架构，如果回显为 x86_64 表示为 x86 架构，参考《CPU 架构（x86/ARM）简介》这篇文章。 Ubuntu 基础版本号由日
需先查看电脑是否安装了显卡驱动，nvidia-smi，有表格样页面输出则安装了 如果没有，sudo ubuntu-drivers devices 查看可安装版本，选择最高安装 sudo apt install nvidia-driver-510 查看安装pytorch(稳定版)需要的CUDA版本，查看是否安装了CUDA，用 nvcc -V 注意大写V 也可能是装了但没有加环境变
目录 1.CPU配置查询 2.查询设备的核心数和线程数 3.GPU配置查询 4.查询已安装的CUDA版本 5.查询NVIDIA GeForce驱动程序版本 方法一： 桌面-此电脑（右键）-属性 可以查看CPU处理器规格 方法二 点击设备管理器可以查看更详细的配置信息如： 显卡： 方法三： 命令行输出入dxdiag进行
![[3D数据深度学习] （PC/服务器集群cluster）CPU内存/GPU显存限制及解决办法](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/497013-1.png)
3D数据的深度学习目前研究远不如2D深度学习成熟，其中最大的一个原因之一就是收到硬件条件的限制。3D数据虽说只比2D数据增加了一个维度，但所占据的内存却是成倍的增长。对于3D数据的深度学习，我们会分析其在CPU内存和GPU显存两方面的限制，希望大家能够充分利用自己
nvidia-smi 或者 gpustat 无进程在GPU上运行，但GPU显存却被占用了 应该是存在僵尸进程，已经运行完毕或者卡死，但是内存没有释放，处于挂起状态 3.1 方案一 重启电脑 3.2 方案二 如果电脑不能重启，那就通过命令行： 可以看到对应的设备，是有进程的。 最后就用kill命令行杀掉
https://www.nvidia.cn/data-center/data-center-gpus/qualified-system-catalog/ https://www.nvidia.com/en-us/data-center/data-center-gpus/qualified-system-catalog/ 确保服务器与 NVIDIA GPU 匹配运行。 符合特定 NVIDIA GPU 要求的服务器已通过散热、规格尺寸、功率和信号完整性认证，以确保 GPU 在该服务器设计中能够正
需要做template match, 比较注重时间，因此opencv 的普通版本不适用。需要用GPU 的。 4090的GPU 测试： 使用普通的python-opencv template match 耗时0.089秒。 GPU 版本：0.0065秒 快了13.69倍 Oh YEAH, case sealed 1： visual studio （不是vs code）
参考文章 文章1 文章2 unbuntu:20.04 cuda:12.0 cuda:11.3 cudnn:8.2.0 python:3.8 pytorch:1.10.0 版本连接查找 https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu 官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 环境 cuda 版本最高匹配 12.0 ,我下载 11.3.0 安装命令 选continue 填accept 电脑里有驱动，按空格取
记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX 3080；CUDA 11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA 11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的
在 Ubuntu 系统中，您可以通过几种方式来检查系统是否包含显卡，以及显卡的详细信息。以下是一些常用的方法： lspci 命令 ： 打开终端。 输入 lspci | grep VGA 命令。 这将显示系统中所有的 VGA 兼容设备，通常是您的显卡。 lshw 命令 ： 在终端中输入 sudo lshw -C display 。 这将提供
