ubuntu比特币挖矿gpu

A. ubuntu16.04 tensoflow使用服务器需要支持gpu吗

1. 下载
1.1 系统镜像
由于我尝试了ubuntu14.04，安装Nvidia驱动之后，会出现循环登录的问题，并始终无法找到有效的解决途径，所以只能选择ubuntu16.04了。

1.2 CUDA 8.0

说明：
（1）在NVIDIA的CUDA下载页面下，选择要使用的CUDA版本进行下载。
（2）我们这里使用CUDA8.0（页面有提示GTX1070、GTX1080支持8.0版本），学员如果没有使用以上两个版本的GPU，可以下载CUDA7.5。DOWNLOAD（下载）。
（3）下载需要注册。
（4）图解选择

1.3 cuDNN v5

说明：
（1）下载需要填写一个调查问卷，就三个选项，建议认真填写，毕竟人家免费给咱使用。
（2）填写完毕点击 I Agree To 前面的小方框，出现如下：

1.4 Tensorflow 0.11
tensorflow github上面提到 4 种安装方式，本教程使用 第四种 源码安装
Virtualenv installation
Anaconda installation
Docker installation
Installing from sources

说明：
（1）打开下载页面，往下翻，直到下图这个位置：

（2） 点击Python 2开始下载。

最后，将1.2-1.4中下载文件全部存放至自己的移动硬盘/U盘内，等待安装时候使用。
2. 安装ubuntu16.04 LTS 系统
安装Ubuntu16.04：

说明：
（1）我们直接安装的英文原版系统，语言也是选择英文的。
（2）上述链接在–第三步：安装类型上选择的是–自定义。我们选择的是–清除整个磁盘并且安装，如果你有Windows系统，还会提示安装Ubuntu16.04与Windows并存模式。这个自行选择，切记！这个地方谨慎选择。
（3）感谢网络经验上传者！
3. 安装NVIDIA驱动
打开terminal输入以下指令:
sudo apt-get update1

然后在系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动(361)->应用更改
3. cuda 8.0
3.1 安装cuda
在cuda所在目录打开terminal依次输入以下指令：
cd /home/***(自己的用户名)/Desktop/###(这个命令意思是找到刚刚我们用U盘传过来的文件)
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda1234

3.2 gcc降版本
ubuntu的gcc编译器是5.4.0，然而cuda8.0不支持5.0以上的编译器，因此需要降级，把编译器版本降到4.9：
在terminal中执行：
sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++123456789

3. 安装cuDNN
打开terminal依次输入以下指令：
cd /home/***(自己的用户名)/Desktop/###(这个命令意思是找到刚刚我们用U盘传过来的文件)
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz###（解压这个文件）
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include###（复制）
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64###（复制）
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*12345

4. 安装其他依赖
4.1 配置环境变量

按照上图的教程，在terminal中输入以下命令：
sudo gedit ~/.bash_profile #打开.bash_profile1

然后在打开的文本末尾加入：
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda12

继续在terminal中输入:
source ~/.bash_profile #使更改的环境变量生效1

当然，也有其他教程在文件~/.bashrc文件中写入的，方法与上面的类似。如果在后面配置./config文件出现问题时，可以实现这个方法。
4.2 安装其他库
/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md
我们是在github的Tensorflow官方网页上，根据提示安装，地址如上。
按步骤截图如下

在terminal中输入以下命令：
sudo apt-get install python-pip python-dev 1

4. 安装Bazel
4.1 安装Bazel依赖
由于本教程使用tensorflow源码编译/安装，所以需要使用 bazel build。

在terminal中依次输入以下1-7的命令

4.2 安装Bazel
之后回到之前的Tensorflow安装教程页面： /tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

点击链接： installer for your system，跳转到Bazel的下载页面：

下载bazel-0.3.2-installer-linux-x86_64.sh到桌面，然后在terminal中输入以下命令
cd /home/***(自己的用户名)/Desktop/###(这个命令意思是找到刚刚我们用U盘传过来的文件)
chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH #对.sh文件授权
./PATH_TO_INSTALL.SH --user #运行.sh文件123

4.3 安装第三方库
在terminal中输入以下命令
sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel #安装第三方库
sudo apt-get install git
git clone git://github.com/numpy/numpy.git numpy 123

5. 安装tensorflow
5.1 下载tensorflow
在terminal中输入以下命令
git clone /tensorflow/tensorflow1

特别注意，我使用的是tensorflow 0.11版本，该版本要求cuda 7.5 以上，cuDNN v5。
默认下载目录是在/home下
5.2 配置tensorflow
还是刚刚的网址
/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md
在terminal中输入以下命令：
cd ~/tensorflow #切换到tensorflow文件夹
./configure #执行configure文件12

然后按照下图选项进行操作：

5.3 创建pip

在terminal中输入以下命令：
bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
sudo pip install /home/***（你自己的用户名）/Desktop/tensorflow-0.10.0-cp2-none-any.whl1234

5.4 设置tensorflow环境

bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
# To build with GPU support:
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
mkdir _python_build
cd _python_build
ln -s ../bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/org_tensorflow/* .
ln -s ../tensorflow/tools/pip_package/* .
python setup.py develop12345678

这样就大功告成啦~！！！
6. 测试tensorflow
这里进行测试，如果你能跟我看到同样的画面，那恭喜你成功配置GPU版的tensorflow啦！

B. 远程登录Ubuntu18.04电脑(含GPU-3090)，空闲时间一长，远控端屏幕上就会出现消不去的残影，怎么办

就描述和图片，两种情况。一种远程软件的问题，另外一种机子性能不够导致。一般处于性能严重不足的情况下才会这样。
目测机子处于节能模式，或者分配的性能过低。
不懂继续问，满意请采纳。

C. ubuntu系统怎么查看gpu

ubuntu 怎么查看显卡型号： 在命令行中输入：lspci 即可看到当前显卡型号。 Ubuntu 14.04 安装 Nvidia 私有驱动并进行双显卡切换 sudo apt-get install nvidia-331 nvidia-settings nvidia-prime 运行 nvidia-settings 可以在 Nvidia 和 Intel 显卡间进行切换以及查看N卡的温度和运行信息. Intel核心显卡驱动i915.ko已经集成在内核,不需要额外安装: /lib/moles/`uname -r`/kernel/drivers/gpu/drm/i915/i915.ko 要使用新的Intel驱动,升级内核即可,Ubuntu可以安装官方构建的最新内核Deb包,很方便。

具体如下：

电脑常见问题解决

1、无法自动识别硬盘控制器

使用非正版的个别操作系统光盘，在安装系统时，容易出现此错误。原因是非正版光盘自动加载的硬盘控制器驱动不符合电脑自身需要的驱动。这种情况就建议换正版光盘安装操作系统。

2、手动更新错误的驱动程序

windows操作系统正常使用，但手动更新驱动程序把硬盘控制器的驱动程序更新错误，导致此故障。解决方法是进入windows系统高级菜单，选择最后一次的正常配置，即可正常进入系统。

3、bios设置变化后所导致

windows操作系统正常，但是由于某些原因，用户修改了bios设置，导致0x0000007b故障。

D. Electrum比特币钱包在ubuntu下怎么安装

第一步， 找一台新电脑或硬盘低级格式化后的旧电脑，在断网的状态下安装Linux操作系统Ubuntu（下图是使用U盘安装ubuntu的示例）:
第二步， 安装Electrum 比特币钱包。
安
装完Ubuntu Linux操作系统后， 离线安装Electrum比特币钱包（笔者个人比较喜欢Electrum,
各位也可以使用Multibit等其他轻钱包)
第三步，生成新的冷钱包地址
安
装完以后， 打开Electrum， 并创建新的钱包， 按照图四到图八的步骤生成新的冷钱包地址， Electrum缺省情况下是一次创建5个新地址，

E. 有没有人用ubuntu挖矿的 求教

有啊，我用哈鱼矿工的Linux命令挖矿，只需要两步，你就可以在Linux系统下挖矿：

• 打开网站，输入手机号，选择你要使用多少CPU来挖矿，默认为使用50%的CPU进行挖矿，点击生成你的专属命令并复制



就是这么操作简单。

F. ubuntu tensorflow怎么使用gpu加速

chrome 默认开启GPU加速 遇到有网页执行GPU加速的之间就可以进行 那个实验室选项指的是对所有网页（不管是否执行GPU的网页）都加速你添加参数 --disable-accelerated-2d-canvas 试试 查看原帖>>

G. 有没有正在用ubuntu系统 挖矿的

有很多的用ubuntu挖的，但是家用电脑挖矿效率非常低的。
基本上是在浪费电。

H. 如何在Ubuntu平台下编译比特币bitcoin客户端

很多朋友都知道如何在linux平台如何编译比特币程序,但是,到了windows平台,
就会感觉到无从下手. 其实, 比特币程序是跨平台的.
你要编译windows版的比特币程序,基本上有两种方法,一种是在linux平台
(推荐ubuntu 13.10)通过交叉编译的方法来编译.另外一种,就是直接在windows平台编译.
我想,你既然要在windows平台使用,我就详细介绍一下如何在windwows平台编译比特币程序.
我的平台：windows7

第一步:安装变编译环境QT和MINGW,msys
1、msys是一个在windows平台模拟shell的程序。
下载安装程序之后，通过安装管理程序，按安装以下内容：
From MinGW installation manager -> All packages -> MSYS
选中以下安装包
msys-base-bin
msys-autoconf-bin
msys-automake-bin
msys-libtool-bin
点 apply changes开始安装。他会自动下载安装好。
需要注意的是，确保不要安装msys-gcc和msys-w32api ，因为这两个包和我们的编译系统发生冲突。
很多人出现一些莫名其妙的问题，就是因为这两个包。
2、安装 MinGW-builds
下载并解压缩 i686-4.8.2-release-posix-dwarf-rt_v3-rev3.7z 到C盘根目录 C:\
注意我的目录结构。你尽量和我一样。
3、设置PATH环境变量，将C:\mingw32\bin;添加到第一个。
4、在命令行模式下输入 gc -v 会得到以下内容
c:\gcc -v
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=c:\mingw32\bin\gcc.exe
COLLECT_LTO_WRAPPER=c:/mingw32/bin/../libexec/gcc/i686-w64-mingw32/4.8.2/lto-wrapper.exe
Target: i686-w64-mingw32
Configured with: ../../../src/gcc-4.8.2/configure --host=i686-w64-mingw32 --build=i686-w64-mingw32 --target=i686-w64-mingw32 --prefix=/mingw32 --with-sysroot=/c/mingw482/i686-482-posix-dwarf-rt_v3-rev3/mingw32 --with-gxx-include-dir=/mingw32/i686-w64-mingw32/include/c++ --enable-shared --enable-static --disable-multilib --enable-languages=ada,c,c++,fortran,objc,obj-c++,lto --enable-libstdcxx-time=yes --enable-threads=posix --enable-libgomp --enable-libatomic --enable-lto --enable-graphite --enable-checking=release --enable-fully-dynamic-string --enable-version-specific-runtime-libs --disable-sjlj-exceptions --with-dwarf2 --disable-isl-version-check --disable-cloog-version-check --disable-libstdcxx-pch --disable-libstdcxx-debug --enable-bootstrap --disable-rpath --disable-win32-registry --disable-nls --disable-werror --disable-symvers --with-gnu-as --with-gnu-ld --with-arch=i686 --with-tune=generic --with-libiconv --with-system-zlib --with-gmp=/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static --with-mpfr=/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static --with-mpc=/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static --with-isl=/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static --with-cloog=/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static --enable-cloog-backend=isl --with-pkgversion='i686-posix-dwarf-rev3, Built by MinGW-W64 project' --with-bugurl= CFLAGS='-O2 -pipe -I/c/mingw482/i686-482-posix-dwarf-rt_v3-rev3/mingw32/opt/include -I/c/mingw482/prerequisites/i686-zlib-static/include -I/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static/include' CXXFLAGS='-O2 -pipe -I/c/mingw482/i686-482-posix-dwarf-rt_v3-rev3/mingw32/opt/include -I/c/mingw482/prerequisites/i686-zlib-static/include -I/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static/include' CPPFLAGS= LDFLAGS='-pipe -L/c/mingw482/i686-482-posix-dwarf-rt_v3-rev3/mingw32/opt/lib -L/c/mingw482/prerequisites/i686-zlib-static/lib -L/c/mingw482/prerequisites/i686-w64-mingw32-static/lib -Wl,--large-address-aware'
Thread model: posix
gcc version 4.8.2 (i686-posix-dwarf-rev3, Built by MinGW-W64 project)
至此，你的开发环境已经搭建好了，很简单吧

第二部分：下载bitcoin引用的外部库
我们把它们全部放在 C:\deps目录下

2.1 安装OpenSSL
进入启动 MinGw shell 比如目录：(C:\MinGW\msys\1.0\msys.bat)运行这个msys.bat，就会启动一个shell环境，提示符是$
输入命令
cd /c/deps/
tar xvfz openssl-1.0.1g.tar.gz
cd openssl-1.0.1g
Configure no-shared no-dso mingw
make
等待几分钟后，就把openssl编译好了。

2.2 下载Berkeley DB
我们推荐使用 4.8版本
同样在msys shell环境下输入以下命令
cd /c/deps/
tar xvfz db-4.8.30.NC.tar.gz
cd db-4.8.30.NC/build_unix
../dist/configure --enable-mingw --enable-cxx --disable-shared --disable-replication
make
等待编译

2.3 安装Boost
msys命令:
cd C:\deps\boost_1_55_0\
bootstrap.bat mingw
b2 --build-type=complete --with-chrono --with-filesystem --with-program_options --with-system --with-thread toolset=gcc variant=release link=static threading=multi runtime-link=static stage

2.4 安装Miniupnpc
cd C:\deps\miniupnpc
mingw32-make -f Makefile.mingw init upnpc-static
msys shell命令
cd /c/deps/protobuf-2.5.0
configure --disable-shared
make

2.6 qrencode:
命令
cd /c/deps/libpng-1.6.10
configure --disable-shared
make
LIBS="../libpng-1.6.10/.libs/libpng16.a ../../mingw32/i686-w64-mingw32/lib/libz.a" \
png_CFLAGS="-I../libpng-1.6.10" \
png_LIBS="-L../libpng-1.6.10/.libs" \
configure --enable-static --disable-shared --without-tools
make

2.7 安装 Qt 5 库
下载和解压缩
在 windows命令行输入：
set INCLUDE=C:\deps\libpng-1.6.10;C:\deps\openssl-1.0.1g\include
set LIB=C:\deps\libpng-1.6.10\.libs;C:\deps\openssl-1.0.1g
cd C:\Qt\5.2.1
configure.bat -release -opensource -confirm-license -static -make libs -no-sql-sqlite -no-opengl -system-zlib -qt-pcre -no-icu -no-gif -system-libpng -no-libjpeg -no-freetype -no-angle -no-vcproj -openssl-linked -no-dbus -no-audio-backend -no-wmf-backend -no-qml-debug
mingw32-make
set PATH=%PATH%;C:\Qt\5.2.1\bin
cd C:\Qt\qttools-opensource-src-5.2.1
qmake qttools.pro
mingw32-make

3. 下载Bitcoin 0.9.1
在msys shell下输入以下命令行:
cp /c/deps/libpng-1.6.10/.libs/libpng16.a /c/deps/libpng-1.6.10/.libs/libpng.a
cd /c/bitcoin-0.9.1
./autogen.sh
CPPFLAGS="-I/c/deps/boost_1_55_0 \
-I/c/deps/db-4.8.30.NC/build_unix \
-I/c/deps/openssl-1.0.1g/include \
-I/c/deps \
-I/c/deps/protobuf-2.5.0/src \
-I/c/deps/libpng-1.6.10 \
-I/c/deps/qrencode-3.4.3" \
LDFLAGS="-L/c/deps/boost_1_55_0/stage/lib \
-L/c/deps/db-4.8.30.NC/build_unix \
-L/c/deps/openssl-1.0.1g \
-L/c/deps/miniupnpc \
-L/c/deps/protobuf-2.5.0/src/.libs \
-L/c/deps/libpng-1.6.10/.libs \
-L/c/deps/qrencode-3.4.3/.libs" \
./configure \
--disable-upnp-default \
--disable-tests \
--with-qt-incdir=/c/Qt/5.2.1/include \
--with-qt-libdir=/c/Qt/5.2.1/lib \
--with-qt-bindir=/c/Qt/5.2.1/bin \
--with-qt-plugindir=/c/Qt/5.2.1/plugins \
--with-boost-system=mgw48-mt-s-1_55 \
--with-boost-filesystem=mgw48-mt-s-1_55 \
--with-boost-program-options=mgw48-mt-s-1_55 \
--with-boost-thread=mgw48-mt-s-1_55 \
--with-boost-chrono=mgw48-mt-s-1_55 \
--with-protoc-bindir=/c/deps/protobuf-2.5.0/src
make
strip src/bitcoin-cli.exe
strip src/bitcoind.exe
strip src/qt/bitcoin-qt.exe

这样，你就得到了变异好的 bitcoin-cli.exe和bitcoind.exe ,bitcoin-qt.exe（windows QT图形界面的钱包软件）

I. ubuntu14.04 怎样查看gpu利用率

在跑一些程序，例如deep learning的时候，总是希望查看一下cpu、gpu、内存的使用率

1. cpu、内存

使用top命令

$ top
1
1
http://bluexp29.blog.163.com/blog/static/33858148201071534450856/

有一个更直观的监测工具，叫htop

$ sudo apt-get install htop
$ stop
1
2
1
2
2. 查看gpu

使用 nvidia-smi 命令

$ nvidia-smi
1
1
但是这个命令只能显示一次，如果要实时显示，配合watch命令, 让一秒刷新一次

$ watch -n 1 nvidia-smi
1
1
http://www.cnblogs.com/Suzzz/p/4106581.html

J. 以太坊gpu挖矿程序是怎样的

GPU挖掘

硬件

算法是内存难解的，为了使DAG适合内存，每个GPU需要1-2GB内存，如果你得到错误提示：Error GPU mining. GPU memory fragmentation? 说明你没有足够的内存。GPU挖矿软件是基于OpenCL实现的，AMD GPU会比同一水准的NVIDIA GPU更快。ASIC和FPGA相对低效因而被阻拦。要给芯片集成平台获取openCL，尝试：
AMD SDK openCL
NVIDIA CUDA openCL
Ubuntu Linux设置

对于这个快速指南，你会需要Ubuntu 14.04或15.04以及fglrx图像驱动器。你也可以使用NVidia驱动器和其他平台，但是你必须要找到自己的方式来获得有效的OpenCL安装，比如Genoil的ethminer分叉。
如果你在用15.04，到"软件与更新〉额外的驱动器"设置为"从fglrx为AMD图形加速器使用视频驱动器"。
如果你在用14.04，到"软件与更新〉额外的驱动器"设置为"从fglrx为AMD图形加速器使用视频驱动器"。很遗憾，对于一些人来说，这种方法可能不管用，因为Ubuntu 14.04.02中有个已知的程序错误会阻止你转换到GPU挖矿所必须的专属图形驱动器。
所以，如果你遇到这个程序错误，先到"软件与更新〉更新"选择"预发行的可靠更新提议"。然后，回到"软件与更新〉额外的驱动器"设置为"从fglrx为AMD图形加速器使用视频驱动器"。重启之后，值得检查一下现在确实正确安装了驱动器（例如通过再到"额外驱动器"）。
不管做什么，如果你在用14.04.02，一旦安装之后，就不要改变驱动器或者驱动器配置。例如，aticonfig –initial的使用（尤其是-f, –force选项）会"破坏"你的设置。如果你偶然改变了配置，会需要卸载驱动器，重启，再次安装驱动器并重启。