NVIDIA显卡

WSL 安装 Debian 12 后，如何安装图形界面 X11 ?

XWindowSystem），可以按照以下步骤进行操作：一、确认系统版本和硬件支持首先，你需要确认自己的Debian系统版本，可使用以下命令：cat/etc/debian_version同时，要确保系统已经安装了合适的显卡驱动
belldeep·2025-05-22 20:59

5.22打卡

@浙大疏锦行DAY33简单的神经网络知识点回顾：1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）
丁值心·2025-05-22 11:58

opencv_version_win32

执行opencv_version_win32.exe因为显卡较老2060super,NVIDIAGPUarch:758086878990。至于更高的反本没有显卡因此不知道。
kmblack1·2025-05-22 07:34

Nvidia通过自研LLM压缩技术爆炸式提升模型性能

Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1是一个大型语言模型（LLM），它是nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base的衍生版本，而后者是通过我们的
吴脑的键客·2025-05-22 04:46

一堂课，学会用NIM部署AI大模型， 构建RAG

一NIM课程概述目标：通过nvidia的AI分享课，了解NIM的概念和使用，另附一个使用NIM微服务部署大模型构建RAG的实验（课程目前free，云上有环境，地址：CourseDetail|NVIDIA
pang企鹅·2025-05-22 04:46

acrobat启动慢 adobe,为什么Adobe Acrobat滚动如此缓慢，我该怎么办？

(我发现，如果我从Acrobat中退出Alt-Tab，所有内容都会立即滚动完成，并且我的指针会恢复原状)我怀疑问题出在这台笔记本电脑(NVIDIAQuadroNVS160)上没有世界上最大的图形卡，但是它的滚动速
乾泽·2025-05-22 02:00

Windows 安装显卡驱动

1.第一步：打开Nvidia官网驱动下载页面2.第二步：选择相关信息，玩游戏选择，GeForceGameReady,创意设计、摄影直播选择NVIDIAStudio驱动程序（NVIDIAStudioDriver-WHQL
福葫芦·2025-05-22 00:17

【Linux系统】第8章 -引导和服务

1、Linux系统引导过程1.1开机自检服务器主机开机以后，将根据主板BIOS中的设置对CPU（CentralProcessingUnit，中央处理器）、内存、显卡、键盘等设备进行初步检测，检测成功后根据预设的启动顺序移交系统控制权
艾伦_耶格宇·2025-05-21 12:23

工业元宇宙：从虚拟仿真到虚实共生

本文将深入剖析工业元宇宙的七大核心层级架构，并通过Unity数字孪生与NVIDIAOmniverse的协同案例，展示如何构建具备自主进化能力的虚实共生系统。1.工业元宇宙技术架构1.1七层参考模型
软考和人工智能学堂·2025-05-21 02:21

多节点多 GPU：大规模使用 NVIDIA cuFFTMp FFT

早在2022年1月27日，NVIDIA就发布了cuFFTMp抢先体验（EA）。cuFFTMp是cuFFT的多节点、多进程扩展，使科学家和工程师能够在百万兆次级算力平台上解决具有挑战性的问题。
技术瘾君子1573·2025-05-20 23:05

【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson TX2上

MCUNet1.2CPUCentralProcessingUnit，中央处理器一般的框架都有CPU版本，当然速度会慢一些，在x86电脑上勉强能用，在嵌入式ARM板上几乎无法使用1.3GPUGraphicsProcessingUnit，图形处理器例如英伟达的各种显卡等
郭老二·2025-05-20 21:21

TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南

NVIDIA的TensorRT-LLM通过提供一套专为LLM推理设计的强大工具和优化，TensorRT-LLM可以应对这一挑战。
知来者逆·2025-05-20 16:21

IdeaPad Y471如何进行双显卡切换

联想IdeaPadY471作为一款配备双显卡的笔记本，通过智能切换集成显卡和独立显卡，不仅能有效延长电池续航时间，还能根据不同的应用需求提供最佳的图形处理性能。
famous_pengfei·2025-05-20 11:18

2024年深度学习-CUDA安装教程（失败解决方案）

1.打开设备管理器查看显卡如果存在nvidia系列显卡，则可以安装cuda进行深度学习加速如图存在NVIDIA系列显卡,可以继续安装2.打开cmd查看cudaversion输入nvidia-smi结果如图记住自己的版本号
吃小花的魔王·2025-05-20 04:32

极智芯 | 解读NVIDIA特供芯RTX4090D 详细对比RTX4090 性能水平如何

欢迎关注我的公众号「极智视界」，获取我的更多技术分享大家好，我是极智视界，本文分享一下解读NVIDIA特供芯RTX4090D详细对比RTX4090性能水平如何。
极智视界·2025-05-20 00:02

【已解决】win11笔记本电脑突然无法检测到其他显示器 / 无法使用扩展屏(2024.8.29 / 驱动更新问题)

我们点击win+x，找到设备管理器，查看显示适配器：主要问题就出现在NVIDIAGeForceRTX3060LaptopGPU上（虽然我把所有驱动都重新更新了一遍）。
秀秀_heo·2025-05-19 19:59

本地安装gpu版本torch（超简单）

1）创建并激活环境condacreate-nDOT1python==3.9condaactivateDOT12）方法1：命令行安装torch①查看cuda版本【12.6】nvidia-smi#查看电脑支持的
✧٩(ˊωˋ*)و✧709·2025-05-19 19:56

docker 方式运行ollama 大模型deepseek

在Linux上对于NvidiaGPU，Ollama可以在Docker容器内通过GPU加速运行。要开始使用Docker镜像，请使用以下命令。
neter.asia·2025-05-19 19:55

Torch GPU版本的安装

*不需要单独安装巨大的CUDA安装包，先确保你的显卡是支持GPU运算的，再安装好anaconda确保没有安装：pytorchtorchvisiontorchaudio这三个模块然后在anaconda中的命令行输入
COOKER·2025-05-19 18:53

讨论：单张4090能运行的最强开源大模型？

并且Gemma29B也非常出色，可以在6G显卡运行。不要迷信f16,参数大才是王道，越大参数模型量化损失越小，宁可要32B的量化也不要14B的f16精度。
斯文by累·2025-05-19 17:42

Python爬虫实战：获取taobao网最新rtx5060ti显卡销量数据并分析，为消费者做参考

一、系统定义与技术架构1.1系统定义本系统是基于Python开发的电商数据采集与分析工具，旨在通过模拟用户行为实现淘宝平台50系列显卡（以RTX5060Ti为例）销售数据的自动化获取、清洗、分析及可视化
ylfhpy·2025-05-19 13:52

Deepin系统无法正常开机关机问题的解决

1.关机、重启卡死在应用界面找到显卡驱动管理器（如下图），看到此时是选择第二项：使用开源驱动。将其改为第一项：使用Intel默认驱动，点击切换。
江南 -·2025-05-18 15:50

LLAMA3.1 8B 本地部署并配合Obsidian建立本地AI知识管理系统

经过我的测试4080、2080、intelultra9185H（无独立显卡，其能力约相当于1060）都是可以带得动8B模型的，当然显卡越好，响应的速度越快
AI大模型教程·2025-05-18 11:56

显卡、Cuda和pytorch兼容问题

这里写目录标题驱动与CUDA版本兼容性问题1.**驱动与CUDA版本兼容性问题**2.**任务特性与硬件适配差异**3.**优化策略与框架配置差异**4.**散热与功耗限制**5.**数据传输与CPU瓶颈**排查建议总结查询PyTorch中实际使用的CUDA版本**1.查询PyTorch中实际使用的CUDA版本****可能的输出结果**：**2.检查系统中安装的CUDAToolkit版本****方
小蜗笔记·2025-05-18 07:56

Python 深度学习环境配置

在本地配置适用于深度学习的Python环境时，特别是使用主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），需要完成以下步骤：1.安装必要的软件和工具（1）系统依赖Windows:安装最新的显卡驱动
卖血买老婆·2025-05-18 02:19

NVIDIA® GPU的TCC模式与WDDM模式

1、NVIDIATesla/Quadro系列高端GPU在Windows环境下可以配置两种模式：1）Tesla计算集群（TeslaComputeCluster，简称TCC）模式2）Windows显示驱动模型
有段时光·2025-05-17 19:31

Ubuntu 24.04 LTS 装RTX50系显卡驱动&CUDA

配置：CPU:AMD5800X主板：华硕B550-F显卡：RTX5090写在前面：老黄家新的RTX5090显卡发热真高。安装NVIDIA显卡驱动从UbuntuSoftwareupdate检测不到。
superfhp·2025-05-17 13:12

部署deep seek需要什么样的硬件配置？

以下是不同场景下的配置建议：一、基础场景：轻量级推理（如7B-13B参数模型）适用场景：个人使用、低并发、本地测试硬件配置：GPU：至少1张显存≥24GB的显卡（如NVIDIARTX3090/4090、
NetTech.Top·2025-05-17 07:34

AI 视频生成神器，FramePack 整合包重磅来袭

例如，中实测老显卡Nvidia1060-6G也能生成流畅视频。技术基础：其基于Wan2.1和Hunyuan技术，后者被验证为开源模型且效果超越Sora，支持
gogoMark·2025-05-17 01:55

在Linux系统上部署DeepSeek的完整指南

本文以Ubuntu22.04为例）硬件配置：CPU：4核以上（推荐IntelXeon或AMDEPYC系列）内存：16GB+（复杂模型需32GB+）存储：50GB+可用空间（建议SSD）GPU（可选）：NVIDIA
摆烂大大王·2025-05-16 22:35

计算机cpu和显卡的搭配要求,CPU和显卡如何搭配才是合理的 显卡和CPU怎么搭配...

CPU处理器与显卡的匹配关系即使是专业人士也无法给一个详细的分数列表来明确的说什么处理器就该配什么显卡，这个只是一个对应的经验之谈，一般是根据处理器与显卡的相应的价格定位，哪款处理器适合搭配多少价格区间的显卡
weixin_39855658·2025-05-16 21:31

cpu要和gpu搭配吗_CPU与GPU合理搭配 整机性能当然不俗

NVIDIAGeForce445M的独立显卡其具体参数及性能表现先前已为大家详细介绍过，这里不再多说。此外，4GB的内存以及500GB5400转硬盘的配备也是当今主流。
维林兄弟·2025-05-16 21:01

cpu要和gpu搭配吗_显卡和CPU搭配有要求吗 CPU和显卡怎么搭配最好？

对于DIY装机来说，大多数朋友预算都是花在CPU和显卡这两大最核心硬件上，其中CPU绝对电脑运算速度，而显卡则决定着电脑图形性能，因此CPU和显卡是绝对电脑性能最核心的两大硬件。
Harvey Janson·2025-05-16 21:01

『CV学习笔记』docker和nvidia-docker离线安装

docker和nvidia-docker离线安装文章目录一.docker和nvidia-docker离线安装1.1.docker的deb包下载链接1.2.nvidia-docker的deb包下载1.3.
AI大模型前沿研究·2025-05-16 21:27

GPU是显卡吗？

GPU是显卡吗？CPU，在电脑中起着控制计算机运行的作用，是电脑的中央处理器。GPU是一个附属型的处理器，主要处理计算机中与图形计算有关的工作，并将数据更好地呈现在显示器中。
PAINzw·2025-05-16 21:26

阿里巴巴Qwen3大模型深度解析

推理效率与硬件适配的双重突破动态混合专家系统（MoE）Qwen3采用分层稀疏调度与动态专家激活机制，15B参数模型中仅需激活2B参数，推理效率提升42%，显存占用从28GB降至18GB，支持RTX3090等消费级显卡运行类
不会啊~·2025-05-16 12:22

开源GPU架构RISC-V VCIX的深度学习潜力测试：从RTL仿真到MNIST实战

此处可嵌入Tom’sHardware报道的谷歌技术路线）二、VCIX架构技术解码2.1向量协处理器接口创新设计对比NVIDIAStream
学术猿之吻·2025-05-16 11:16

DeepSeek-V3 部署技术文档（增强版）

DeepSeek-V3部署技术文档（增强版）一、系统环境准备1.硬件配置要求组件最低配置推荐配置性能影响说明GPUNVIDIARTX3090(24GB)NVIDIAA100(40GB)大模型参数加载显存
搬砖ing换来金砖·2025-05-16 11:15

nvidia-smi指令报错：Failed to initialize NVML: Driver解决 Ubuntu 清除缓存 apt-get命令参数

分配的新电脑，ubuntu18.04系统，nvidia的驱动都装好了，但是使用指令：nvidia-smi报错：FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch
处女座程序员的朋友·2025-05-16 00:28

大模型量化AutoGPTQ代码配置

针对大语言模型推理性能优化的研究取得了巨大的进展，如今我们不仅能够在高端显卡上完成大语言模型的推理，甚至在CPU和边缘设备上都可以轻松运行大语言模型。一系列的技术进步。
HuanB123·2025-05-15 17:31

YOLOv8 TensorRT 部署（Python 推理）保姆级教程

本教程手把手教你如何在NVIDIAGPU或RK3588上部署YOLOv8TensorRT推理，让你从零基础到高性能AI推理！
码农的日常搅屎棍·2025-05-14 22:48

玩转大模型的关键：GPU 显存如何估算？一篇文章讲明白

基于此，我花费了一定时间，深入探究模型使用与GPU显卡配置之间的内在联系，并将研究所得整理记录下来。GPU显存容量的大小，在实际应用中起着关键作用。
大模型研究院·2025-05-14 08:17

当前有哪些用于深度学习的低成本的算力（GPU）租借平台？（适合学生党）

部署流程1、注册算力云平台：星海智算平台亮点：强大算力：基于顶级NVIDIAA100、P40等GPU，提供极致的并行计算性能。灵活按需：无需大量前期投资，按需租用，按小时计费，最大化利用资源。
爱编程的小凯同学·2025-05-14 05:59

【Linux】在Arm服务器源码编译onnxruntime-gpu的whl

服务器信息：aarch64架构ubuntu20.04nvidiaT4卡编译onnxruntime-gpu前置条件：已经安装合适的cuda已经安装合适的cudnn已经安装合适的cmake源码编译onnxruntime-gpu
阿颖&阿伟·2025-05-13 20:31

使用阿里开源大模型通义千问Qwen进行推理

进行推理1.前置条件（1）已经安装ubutun22.04如何学习大模型技术赋能业务和垂直领域(1):安装双操作系统_大模型操作系统用windows还是linux-CSDN博客（2）Ubuntu安装英伟达Nvidia
云博士的AI课堂·2025-05-13 11:03

ubuntu重启后显卡失效问题记录（不重装显卡）

spm=1001.2014.3001.5506查看显卡nvidia-smi；驱动失效消息：(base)root@node:~#nvidia-smiNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththe
阿斯顿零空间·2025-05-13 06:57

Maya云渲染技术全解析：流程、优势与实战指南（基于2025年最新行业实践）

其核心优势体现在三大维度：算力突破：【渲染101】邀请码6666云渲染支持16核至64核CPU或RTX4090显卡配置，可处理百万级面数的电影级场景，尤其擅长爆炸、流体等特效渲染。
成都渲染101云渲染6666·2025-05-13 06:26

【计算机概论】个人计算机架构与接口设备

芯片组通常分为两个桥接器来控制各组件的通信，分别是：北桥负责链接速度较快的CPU，内存和显卡等组件；南桥负责连接速度较慢的周边接口包括硬盘，USB，网卡等。
Bill_Utada·2025-05-13 04:45

Win7编译GPU版llama.cpp部署deepseek-r1等大模型记录

参考链接Win7本地化部署deepseek-r1等大模型详解测试环境：显卡：NVIDI
mygodalien·2025-05-12 20:25

网管的工作日志(1)

2、重装显卡驱动。故障排除：采用方法1时，屏幕刷新率处没有且为灰色，不可调！于是重启PC,按F8进入Windows高级选项菜单，选“启用VGA
weixin_33939380·2025-05-12 14:11
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