Comments 5
likl
Во-первых, почему статья в "дизайне"?
Во-вторых, работаем с cuda 10.2. Прекрасно обратно совместим с 10.1 и 10.0
В третьих, cuda лучше ставить через deb пакет — это надёжнее, чем run local. И самое главное — версия драйвера nvidia. Она должна соответствовать. По-моему, мы ставили в последний раз 440-й.
Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 10.0
Используем соответствующие докер образы от нвидия. Как для разработки, так и для деплоя Это именно тот кейс, когда докер оправдан.
Почему в дизайне? тут пока не скажу, первый пост на хабре, вроде выбирал теги Go, работа с видео.
Изначально это все поднимались руками на ubuntu 20.04, просто все этапы подъёма cuda точно уже не помню, поэтому расписал как на ноуте, на 18.04 поднимал.(все остальные шаги идентичны)
Мне была нужна поддержка tensorflow, она уже собрана под cuda-10.0.
Докер в моем случае неудобен, ибо я немного допиливаю gocv.
Если проект, то да, докер +1.
GoLang и OpenCV (OpenVino && Cuda)