英伟达tk1

【Linux】ubuntu18.04 安装英伟达显卡驱动

更详细的三种安装方式可以参考博客：Ubuntu安装显卡驱动详细步骤1.添加源安装NVIDIA驱动正常情况下，采用添加源的方式安装Nvidia显卡驱动，是比较可靠的，而且还方便以后更新。1.1.选择驱动版本由于新版本Ubuntu(>=14.04)已内置驱动管理程序,我们强烈建议通过该驱动管理程序来安装显卡驱动:系统设置->软件和更新->附加驱动：请勾选版本号高于410的nvidia显卡驱动，这里版本
Mister Zhu·2022-06-10 14:53

【模型推理】谈谈推理引擎的推理组织流程

 本文主要讨论一下推理引擎的推理组织流程，包括英伟达tensorrt、华为CANN以及TVM。 
极智视界·2022-06-10 10:33

【经验分享】英伟达 Jetson 系列边缘盒子配置性能查看工具 jtop

 本教程详细记录了英伟达Jetson系列边缘盒子配置性能查看工具jtop的方法。
极智视界·2022-06-10 10:33

吴恩达亲自撰文！黄仁勋入选《时代》100人，马斯克，库克均上榜

英伟达CEO黄仁勋将英伟达打造成了美国最有价值的芯片公司，被誉为图形和人工智能技术的先驱。毫不夸张地说，人工智能正在改变我们的世界。
深度学习技术前沿·2022-06-10 09:23

深度学习环境配置之一——Ubuntu系统安装

1Ubuntu系统安装尽管深度学习可以配置在Windows下，但由于Ubuntu系统运行代码的效率较高，以机械师笔记本F117-X为例（显卡为英伟达3070），在Wi
七月之光·2022-06-10 07:41

深度学习服务器配置-ubuntu服务器离线安装对应版本nvidia显卡驱动

显卡驱动1.查看服务器显卡型号，下载对应的驱动：lspci|grepNVIDIA输出：表示服务器上有两张编号为2504的显卡2.通过显卡编号查看显卡型号，网址如下：PCIdevices(ucw.cz)3.从英伟达官网下载与显卡型号对应的显卡驱动程序
axianera·2022-06-10 07:07

外媒：特斯拉CEO马斯克加入反对英伟达收购Arm交易行列

8月30日消息，据国外媒体报道，特斯拉首席执行官（CEO）埃隆·马斯克（ElonMusk）反对英伟达收购英国芯片设计商Arm，他对这笔交易表达了竞争方面的担忧，这进一步增加了交易的障碍。
techweb·2022-06-08 09:21

YOLOX源码解读系列

TensorRT：英伟达推出的高性能深度学习支持引擎，为了能更好地利用GPUopenvin
Amoni_·2022-06-08 07:58

DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者...

来自英伟达StyleGAN的原班作者们站了出来，尝试给出了一些设计扩散模型的窍门和准则，结果模型的质量和效率都有所改进，比如将现有ImageNet-64模型的FID分数从2.07提高到接近SOTA的1.55
QbitAl·2022-06-08 07:32

起底 ARM：留给中国队的时间不多了

报道中表示，除了英伟达和ARM业界都认为这笔交易对行业不利对于是否应放行这场世纪交易，中国产经业界存在不同声音。根据媒体报道，9月27日，在「第四届信息安全
HyperAI超神经·2022-06-02 07:02

人工智能与机器学习：两者有何不同？

最能清楚表示这种关系的图形之一来自英伟达公司的官方博客。它提供了一个很好的起点，有助
金曜软件工程师·2022-06-01 07:32

最「难搞」的英伟达也开源了，下一个会是谁？

5月11日，英伟达NVIDIA发文宣布，正式将其LinuxGPU内核驱动模块开源，以MIT和GPLv2双许可的形式发布在GitHub上。短短2天，该项目已收获8.6kStar（临发布前又涨了200）。
m0_67402235·2022-05-31 07:49

山东大学云计算实验(生成语音对抗样本)

软件环境：华为云弹性服务器最好选择西南-贵阳一、华东-上海一等有GPU加速型服务器的地区的GPU加速型服务器，这样在之后可以用英伟达的显卡加速；否则之后创建镜像再迁移很麻烦。
Burger_·2022-05-26 07:21

DeepFaceLab 新手入门教程

显卡主要分N卡（英伟达）和A卡（AMD），一般来说是推荐N卡，N卡的支持会更好，使用场景更广泛。
无言以对2012·2022-05-25 03:08

英伟达周锡健：设计到数字营销的最后一公里

图：2022阿里云视觉计算私享会现场5月11日，在“2022阿里云视觉计算私享会”上，NVIDIA扩展现实高级业务开发&销售经理周锡健为大家带来了题为《设计到数字营销的最后一公里》的主题分享。以下内容根据他的演讲整理而成。（图片来源于NVIDIA授权）Omniverse是NVIDIA的元宇宙解决方案。上图中心为虚拟世界Omniverse，右边是不同的Omniverse版本，每个设计师、每个工厂、每
·2022-05-24 10:34

携手数字人、数字空间、XR平台，阿里云与伙伴共同建设“新视界”

“会议现场”参会者合影5月11日，阿里云与英伟达联合举办了“202
·2022-05-24 09:00

一块英伟达3090单挑180亿参数大模型，国产开源项目这回杀疯了

明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI什么？单块GPU也能训练大模型了？还是20系就能拿下的那种？？？没开玩笑，事实已经摆在眼前：RTX20606GB普通游戏本能训练15亿参数模型；RTX309024GB主机直接单挑180亿参数大模型；TeslaV10032GB连240亿参数都能拿下。相比于PyTorch和业界主流的DeepSpeed方法，提升参数容量能达到10多倍。而且这种方法完全开源，只需要
QbitAl·2022-05-21 07:39

告别渣画质，视频会议带宽降90%，英伟达公开Maxine服务背后重要技术

来源：机器之心本文约2800字，建议阅读9分钟英伟达团队发布的新论文揭露了AI视频会议服务Maxine技术。
数据派THU·2022-05-19 07:46

yolov5+deepsort实现实时键盘自动切换单目标跟踪

海思之类的东西也没搞不明白，最近我的好同学有一个需求或者项目上有一些需求，如何实现单目标跟踪用键盘自动切换目标进行跟踪，我只能从python的yolov5+deepsort进行入手，我的好同学的话是用在jestonNX英伟达的板子上使用
成都_小吴·2022-05-19 07:14

携手数字人、数字空间、XR平台，阿里云与伙伴共同建设“新视界”

图：“会议现场”参会者合影5月11日，阿里云与英伟达联合举办了“2022阿里云视觉计算私享会”。本次会议在「网易瑶台」沉浸
·2022-05-18 18:17

windows下安装tensorrt（python调用）

我们利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎去运行我们这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度。
程序员进化不脱发!·2022-05-18 07:15

英伟达开源其Linux GPU内核驱动，苹果市值一夜蒸发8710亿失掉榜首，祝融号发现火星水活动迹象，今日更多大新闻在此...

日报君为您呈上~今日大新闻英伟达开源其LinuxGPU内核驱动英伟达宣布开源自己的LinuxGPU内核驱动模块，结果在开发者社区引起轰动。
QbitAl·2022-05-17 16:56

英特尔挤爆牙膏：新AI训练芯片性能超A100，笔记本CPU首上16核5GHz

梦晨发自凹非寺量子位|公众号QbitAIAI芯片这个高速增长的市场上，英伟达还是绝对的主导者，现阶段占据80%的市场份额。
QbitAl·2022-05-17 16:40

阿里云弹性计算对视觉计算的思考与实践

4月21日，“2022英伟达数字孪生技术应用论坛”上，阿里云弹性计算产品专家张新涛为大家带来了题为《阿里云弹性计算在XR业务上的应用实践》的主题分享。以下内容根据他的演讲整理而成。
·2022-05-16 14:11

英伟达宣布开源 Linux GPU 内核驱动

5月11日，英伟达宣布正式开源其LinuxGPU内核模块，且具有GPL和MIT双重许可证。开发者可以在GitHub上的英伟达OpenGPUKernelModulesrepo中查找内核模块的相关源码。
·2022-05-14 09:00

利用Anaconda安装pytorch搭建深度学习环境

得知以上的信息以后我们就可以对应我们的显卡去英伟达官网上去找相对应的显卡驱动更新或者下载了。
糯米团子鸭·2022-05-14 07:11

最「难搞」的英伟达也开源了，苹果会是下一个吗？

5月11日，英伟达NVIDIA发文宣布，正式将其LinuxGPU内核驱动模块开源，以MIT和GPLv2双许可的形式发布在GitHub上。短短2天，该项目已收获8.6kStar（临发布前又涨了200）。
·2022-05-13 18:37

STM32与ARM7、ARM9、ARM11

本内容详细介绍了ARM与STM32的关系，STM32与ARM7、ARM9、ARM11的区别，美国芯片巨头英伟达欲收购ARM资讯。紫色文字是超链接，点击自动跳转至相关博文。持续更新，原创不易！
liht_1634·2022-05-11 13:42

马斯克嘲讽元宇宙：谁会整天戴着头显设备？

目前，除了Facebook之外，谷歌、英伟达、腾讯、阿里巴巴等等科技巨头都加入到了这个战场，更令人惊讶的是连时尚品牌都开
TerryChu1·2022-05-10 14:32

加速虚拟与现实交互，2022视觉计算私享会邀请你一起沉浸体验

5月11日下午14-18点，阿里云联合英伟达，邀请你一起
·2022-05-09 16:55

国产GPU芯片发布，国产GPU迎来重要里程碑

全球巨头为英伟达、AMD、英特尔，国内企业在3月底有两个GPU芯片发布，摩尔线程和壁仞科技的GPU点亮，这对国产GPU是一个重要的里程碑。
·2022-05-06 12:33

阿里云弹性计算对视觉计算的思考与实践

4月21日，“2022英伟达数字孪生技术应用论坛”上，阿里云弹性计算产品专家张新涛为大家带来了题为《阿里云弹性计算在XR业务上的应用实践》的主题分享。以下内容根据他的演讲整理而成。
·2022-05-05 14:54

英伟达开发最快 NeRf 技术：数秒内将 2D 照片合成为 3D 场景

上个月在英伟达GTC的一次会议中，英伟达演示了最新的人工智能技术并致敬了早期的宝丽来影像，视频中展示者穿着像AndyWarhol，手持旧款宝丽来相机，通过数十张2D照片快速转换成3D渲染场景。
·2022-05-04 08:57

人工智能---pytorch反向传播

二.安装pytorch1.查找英伟达驱动版本号：2.根据
花楼看海·2022-05-01 08:18

英伟达DeepStream学习笔记26——deepstream如何测量帧延时以及每个模块耗时

如果您想优化处理管道的端到端延迟，您可以使用DeepStream中的延迟测量方法。要启用帧延迟测量，请在控制台上运行以下命令：exportNVDS_ENABLE_LATENCY_MEASUREMENT=1要为所有插件启用延迟，请在控制台上运行以下命令：exportNVDS_ENABLE_COMPONENT_LATENCY_MEASUREMENT=1测量结果参考：https://docs.nvidi
翟羽嚄·2022-04-28 17:17

阿里云弹性计算对视觉计算的思考与实践

4月21日，“2022英伟达数字孪生技术应用论坛”上，阿里云弹性计算产品专家张新涛为大家带来了题为《阿里云弹性计算在XR业务上的应用实践》的主题分享。以下内容根据他的演讲整理而成。
·2022-04-27 15:34

全球GPU市场竞争格局分析

一、全球GPU市场规模喝各子市场趋势二、全球GPU市场竞争格局三、全球GPU龙头：英伟达概述四、全球GPU龙头：英伟达游戏业务五、全球GPU龙头：英伟达专业视觉业务六：全球GPU龙头：英伟达并购ARM七
·2022-04-25 12:37

下一代英伟达H100 GPU发布时，国产芯片能追上吗？

撰文｜吕坚平继2020年GTC（GPU技术大会）发布A100GPU，时隔两年，英伟达如所预期在今年（2022年）上GTC公布了媒体形容为“核弹”GPU的H100。
OneFlow深度学习框架·2022-04-22 10:07

源代码安装FIO并启用GDS（cufile）引擎

想用benchmark去测试GDS（GPUDirectStorage）的速度，一般会采用英伟达官方的Gdsio，但FIO在3.26版本中提供了可以使用GDS的引擎，所以笔者选择使用FIO和Gdsio做实验对比
·2022-04-21 17:57

YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署

JetsonNano是英伟达含有GPU的人工智能硬件。本课程讲述如何部署YOLOv5在JetsonNano开发板上。部署完成后可进行图像、视频文件和摄像头视频的实时目标检
bai666ai·2022-04-19 07:47

Win10+CUDA11.0+RTX 3060ti GPU深度学习主机 pytorch 环境

2)下载CUDA(3)下载cuDNN(4)安装CUDA和cuDNN3.下载Pytorch下载方式1（慢，易失败）下载方式2安装方式4.安装PyCharm*****使用方法******最后0.前言前不久英伟达发
DC_Calculator·2022-04-18 07:42

linux离线安装tensorflow-gpu深度学习环境

工作需要在不能联网的服务器上部署深度学习环境，docker的打包也存在一定的困难，所以采取的是离线安装的方式，主要有以下几个步骤：0、英伟达驱动安装（这个直接去官网下载目标服务器的匹配版本安装即可，有些错误或者问题可以单独找下资源解决
枫红秋末·2022-04-18 07:18

Ubuntu20.04下RTX30系列显卡快速配置深度学习环境

如果要在30XXGPU上运行这些库的话，需要很强的动手能力，手动编译或者使用英伟达docker容器。因此我们可以选择使用LambdaStack实现一行代码
姚路遥遥·2022-04-18 07:40

深度学习之30系显卡虚拟环境配置（100%成功，windows，英伟达30系显卡，torch版本1.7.1）

傻瓜式教学，肯定保证您配置成功目录前言一.安装显卡驱动1.查看自己的显卡型号2.上官网下载显卡驱动3.检查是否安装成功二.安装Anaconda（Miniconda也行）三.安装python编辑器——个人推荐pycharm四.创建虚拟环境1.创建虚拟环境框架2.更换国内镜像源五.安装CUDA和CUDNN（重要）1.安装CUDA2.安装CUDNN3.配置环境变量4.检验CUDA是否安装成功六.下载py
游戏新手老高·2022-04-18 07:04

YOLOv5环境搭建、训练流程及tensorrt转换生成plan文件

一、背景github官网yolov5，代码什么的从这个网站下二、环境搭建有两种环境搭建方式，一是用conda搭个虚拟环境，然后安装所有需要的库跟依赖等；二是用docker容器，下载英伟达的pytorchimage
小随风_hi·2022-04-16 07:51

GPU底层技术、全球市场格局分析

比如显卡部分，英伟达早在2020年9月就发布了新一代的RTX3000系列显卡，如今四个多月过去了，依然很难买到。在黄牛
·2022-04-15 11:04

Tensorflow-gpu版本安装

安装分为3个步骤文章目录1.安装CUDA2.安装cuDNN3.安装tensorflow-gpu1.安装CUDA首先要查看自己电脑的显卡支持的CUDA版本打开英伟达控制面板打开帮助点击系统设置，查看自己显卡支持的最高版本的
君子以阅川·2022-04-06 07:29

Fedora 项目负责人“抨击” NVIDIA 专有 linux 驱动程序：建议向 Intel 和 AMD 学习“开源”

4月4日，Fedora项目负责人MatthewMiller在社交媒体上发文“抨击”NVIDIA（英伟达）的专有linux驱动程序堆栈，并提议在开源驱动程序支持方面这家公司应该向英特尔和AMD“学习”。
·2022-04-05 12:37

nvidia 英伟达 显卡 GPU 的计算能力

nvidia英伟达显卡GPU的计算能力https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus
夏华东的博客·2022-04-05 07:02

NVIDIA 、 显卡、显卡组成、GPU 介绍、GPU与CPU。

这里是我写的一个英伟达显卡学习的导航目录，欢迎大家点击观看，希望可以给您带来好处：学习导航目录：关于NVIDIA：1993年，黄仁勋、与Sun公司的ChrisMalachowsky和CurtisPriem
郑泽林·2022-04-05 07:13
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