Анализ лиц с домофона: как я победил несовместимости и собрал dlib+CUDA на Ubuntu — готовый скрипт

Каждый день мимо двери моего подъезда проходят десятки людей. Соседей я знаю в лицо, но кто все остальные? Курьеры, случайные гости, а может, кто-то что-то высматривает? Домофонная камера всё записывает , но вручную пересматривать часы видео бессмысленно. Мне захотелось сделать систему, которая сама будет находить и запоминать лица, чтобы потом показать, кто у двери появляется чаще всего. Это желание про безопасность - узнать «постоянных незнакомцев» и про личное увлечение: я люблю разбираться в технологиях, а это отличный повод попробовать компьютерное зрение и ускорение работы на видеокарте. На словах всё выглядело просто, а на деле пришлось пройти целый квест из несовместимых программ, капризных драйверов и упрямой библиотеки распознавания лиц. Но в итоге я собрал рабочий инструмент, и теперь расскажу, как это было. Проект выложен на GitHub. Соседи на месте?

https://habr.com/ru/articles/935098/

#dlib #CUDA #cuda_toolkit #face_recognition #face_recognition #космотекст #rtx_5060 #rtx

Как приручить NVIDIA в Alma Linux

Совсем недавно, исправляя уязвимости в ядре, я столкнулся с тем, что у меня слетели драйвера NVIDIA. Вот прям совсем, даже nvidia-smi не отрабатывала. На тот момент я еще не подозревал, что впереди меня ждет приключение на несколько часов. В этой статье я хочу поделиться опытом решения данной проблемы, но ни в коем случае не настаиваю, что мой способ/мнение - единственно верное. И буду очень рад, если вы поделитесь своим опытом выхода из подобной ситуации!

https://habr.com/ru/articles/909974/

#almalinux #nvidia #cuda_toolkit #видеокарты #мануалы

[Перевод] Загруженность GPU — не самая репрезентативная метрика

В командах ML-инженеров часто пользуются метрикой «GPU Utilization» (Загруженность процессора), чтобы понять, насколько активно задействуется в работе процессор. Чтобы узнать эту информацию, обычно достаточно выполнить команду nvidia-smi в строке терминала. Во многих интегрированных наблюдательных инструментах загруженность процессора также отслеживается как основная характеристика производительности. Но иногда, как ни удивительно, эта метрика даёт не слишком точное представление о производительности GPU. На самом деле, GPU можно загрузить на 100%, выполняя лишь операции чтения и записи (в памяти), но при этом 0 вычислений. Эта статья – не о том, как мы это выяснили, а о том, что нам удалось узнать по ходу дела.

https://habr.com/ru/articles/841746/

#gpu #nvidia #процессоры #производительность #cuda_toolkit