问题描述：解读一下这个显卡的参数，NVIDIAGeForceGTX3090Tiwith24GBmemory问题解答：这是一款NVIDIAGeForceGTX3090Ti显卡，关键参数如下：型号：NVIDIAGeForceGTX3090Ti是显卡的型号。显存容量："24GBmemory"表示这款显卡配备了24GB的显存。显存是用于存储图形数据的临时内存，更大的显存通常能够处理更复杂的图形任务和大规模

NVIDIAGeForceRTX™3090Ti和3090采用第2代NVIDIARTX架构–NVIDIAAmpere架构。

虽然最新版本的minigpt-4需要的显存已经大大减少，但依旧至少需要12GB的显存，我所使用的是3090ti,可以部署，以下就介绍如何在Linux系统下本地部署minigpt-4minigpt-4本地部署的官方教程请见

THUDM/ChatGLM-6B参考本人之前的博客下载ChatGLM-6B模型：https://blog.csdn.net/Acecai01/article/details/131221676设备一张3090Ti

3090TI的服务器，用的是Ubuntu系统，在使用的时候，如何让服务器资源在本地的JupyterNotebook运行呢？

跑大语言模型就4090，便宜点就3090或3090ti。不跑大语言模型就4070ti，因为有12g显存，再便宜点就2080ti，因为有11g显存，再便宜点就3060，因为有12g显存。以下两张图。

英伟达3090Ti显卡驱动下载_NVIDIARTX3090Ti显卡驱动官方版下载V512.16-系统之家AMD显卡驱动22.3.2最新版下载_AMDRadeonSoftwareAdrenalin22.

RTX4090Ti将拥有18176个CUDA核心，96MB二级缓存，搭载24GbpsGDDR6X显存，带宽也从1TB/s增加到1.1TB/s，综合性能相比RTX4090提升10%到20%。选RTX4090Ti还是RTX3090Ti这些点很重要看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dqRTX3090Ti旗舰显卡采用熟悉的三槽设计，搭载RTX3090同款GA102GPU，拥有107

3090Ti安装ubuntu20.04和配置深度学习tensorflow1.15环境1安装和卸载Ubuntu系统1.1安装Ubuntu系统：1.2卸载Ubuntu系统：2CUDA11.7和cuDNN8.4

实验室电脑情况：两台服务器，一台配置3090ti，一台配置2080ti。深度学习训练跑代码用自己的电脑远程连接服务器，进行代码运行。

2023英伟达显卡排名天梯图注意这里没有更新4070Ti,它的性能应该在3090和3090ti之间KelvinKelvin于2001年发布，是Nvidia千年以来第一个新的GPU微架构。

3090ti和3090性能对比：1、3090ti具备了40T的算力，相比之前的3090大约提升了11%。

cuDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED问题描述：训练环境pytorch=1.6python=3.6cuda=10.2，该环境原是在显卡2080Ti上搭建并打包的，后在显卡3090Ti

除了万众期待的新旗舰显卡3090Ti之外，还有仅售249美元的性价比之王3050，以及史上最强笔记本GPU——3080Ti。另外，元宇宙Omniverse平台也免费开放了。别等了，这场发布会老黄没来。

环境说明显卡：Nvidia3090TiCUDA11.1Cudnn8.0OS：Ubuntu20.xTensorflow：nvidia-tensorflow（后面有安装过程）tensorflow1.x版本不提供对A100/3090等新版显卡的支持，因此使用nvidia-tensorflow（如果不安装此版本tf，就算检测到显卡也不会调用）。另外，nvidia-tensorflow只支持ubuntu20