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Macbook外置显卡和CUDA配置(用于深度学习)

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在深度学习领域中,Macbook的用户常面临一个难题:Macbook通常配备的是苹果自家的A系列芯片,而不支持Nvidia的高性能显卡。因此,为了满足深度学习对显卡性能的需求,许多Macbook用户选择外接Nvidia显卡,通过特定的硬件配置进行加速计算。本文将分享一个实际配置案例,包括硬件选择、注意事项、最终效果,以及一些辅助资源,以供有需要的用户参考。

硬件配置包括:

1. Macbook Pro 2018,操作系统信息略。
2. 外置显卡:NVIDIA GeForce GTX 1080,技嘉G1 GAMING版本。
3. 显卡扩展坞:雷蛇战核X。

配置过程中,主要参考了知乎上的一篇帖子。在实际操作中,需要注意以下几点:

1. 确保Macbook支持雷电3接口。老款Macbook可能需要使用雷电2接口,但效果可能不尽如人意。
2. 配置步骤主要参考了官方网站提供的技术文档,包括论坛中解决具体问题的方法。
3. 若系统版本较新与原帖不符,建议在安装完毕后避免升级系统,以免出现兼容性问题。
4. 显卡驱动与macOS版本需对应,安装完成后的驱动版本应为387.10,通过屏幕右上角Nvidia标志或系统偏好设置中的NVIDIA Driver Manager检查。
5. 在使用script进行驱动安装时,应使用terminal而非iTem。
6. CUDA版本的选择需根据macOS版本和显卡驱动版本确定,具体请参考Nvidia官方网页。
7. 关闭Macbook自带的显卡,使用特定命令实现,以避免性能冲突和卡顿现象。
8. 启动时可能会出现花屏问题,具体解决方法需自行探索。
9. 推荐使用外接屏幕以获得更好的视觉体验,不建议仅使用笔记本内屏。

最终效果显著,外接显卡并使用CUDA后,进行深度学习任务如风格迁移实验时,计算效率得到大幅提升。在不使用外接显卡的情况下,使用pytorch框架进行计算时,一张图片的计算时间大约在15分钟,而风扇噪音较大。对比之下,使用CUDA加速后的计算时间缩短至半分钟以内,效果显著。

总结而言,Macbook用户如果需要高性能的显卡支持深度学习应用,通过外接Nvidia显卡并正确配置硬件和驱动是一个可行的解决方案。尽管过程中可能遇到一些挑战,但最终的性能提升是值得的。此外,推荐关注【隔壁老王学英语】公众号,了解英语学习的更多资源和方法。最后,希望本文能为需要进行深度学习的Macbook用户带来帮助。
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