20240202在Ubuntu20.04.6下使用whisper.cpp的显卡模式2024/2/219:43【结论：在Ubuntu20.04.6下，确认large模式识别7分钟中文视频，需要356447.78ms

本节我们就穿插一点实战经验，来换换脑子~1.显卡warmup进行深度学习训练和推理时，往往第一次运行的耗时比较高，这是因为显卡需要warm-up，就是“热身”，才能发挥出显卡的性能。

2024年，数据中心市场，英伟达显卡依然一卡难求，已发布的A100、H100，L40S，还有即将发布的H200都是市场上的香饽饽。2020年，英伟达发布了基于Ampere架构的A100。

ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动最近公司购买了几台服务器，做大数据运算使用，安装了ubuntu16.04，安装显卡驱动遇到了些问题，把正确安装驱动方法写下供参考。

本期编辑：@Asui，@CY01有话题的新闻1、猎户星空大模型官宣发布，千元显卡即可运行在2024

Windows系统下环境安装一、概要不同安装方式安装python安装Nvidia驱动安装cuda与cuddn安装PyTorch与TensorFlow二、安装文件：百度网盘链接：https://pan.baidu.com

-6B（FP16）进行微调时，显存空间会占用到20G多一点（参考LLM-ChatGLM-6BLora微调与推理_chatglm2-6b训练lora-CSDN博客），按照这个情况，显存为24G的3090显卡是足够对其运行的

记录几个踩过的坑：安装完英伟达显卡驱动，重新启动ubuntu18.04系统，开机界面出现MOK管理界面，下面链接，完美解决安装Ubuntu后重启出现performMOKmanagement，解决方案如下

幻兽帕鲁黑屏怎么办幻兽帕鲁黑屏有三种可能，一种是玩家网络质量不够、联机不稳定，导致加载卡住无法进入游戏;第二种是玩家显卡驱动版本过低、性能不足;第三种是玩家游戏文件损坏

方案一：游戏加速方案二：更新显卡驱动1.打开360软件管家在搜索栏中输入驱动人生进行搜索，点击下载，完成后点击安装键，按照提示完成安装2.运行驱动人生选择推荐驱动，在下面的列表中找到显卡将前面的框框打√

cpolar内网穿透5.固定DashDot公网地址本篇文章我们将使用Docker在本地部署DashDot服务器仪表盘，并且结合cpolar内网穿透工具可以实现公网实时监测服务器系统、处理器、内存、存储、网络、显卡等

要为VM提供图形引擎，一般分为3种：1、软件模拟图形-性能差2、显卡直通-性能最好，一个虚拟机独享一个显卡3、vGPU-性能好，多个虚拟机共享一个显卡目前市面上的主流GPU厂家有intel、amd、nvidia

理解在我们的电脑主板上也有各种各样的插槽，有插CPU的，有插显卡的，有插内存的，有插硬盘的。我们可以理解slot为要占出当前的位置，方便我们插入内容。

解决方法通过搜索，发现可能原因是nvidia"显卡驱动"坏了，因为我的机器是一台Intel11代NUC迷你主机，里面有一张NVRTX2060的独立

首先确定你的电脑是Nvidia的显卡安装好最新驱动(包括GeforceExprience软件)打开GeforceExprience-设置-开启实验性功能之后电脑会重启进入游戏(全屏)按下Alt+F3，调节参数

最多就是说是某些应用或显卡的热键冲突了，要挨个去排查。额，太多了。有些还建议弃用Windows自带的远程桌面连接（mstsc），但我这是云上虚拟机，没法选择。于是题

本文介绍了四种解决方法：检查硬件设备、进入安全模式、修复启动、更新显卡驱动。win10开机黑屏只有鼠标？4个妙招！最近很多用户咨询

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、准备工作1.显卡驱动2.其它必须软件3.查看显卡支持哪些编码格式二、SMplayer三、VLC总结前言现在Ubuntu做的越来越好了

不是CPU，也不是显卡，而是电源！如果说CPU是电脑的大脑的话，而电源就是电脑的心脏，因为它负责给电脑所有的硬件提供稳定的供电，保障整台电脑的正常运行。

1.图形渲染：DirectX和OpenGL早期的GPU有浑名显卡也不冤枉。从软件角度来说，其逻辑架构基本上就是图形的三角形坐标变换、顶点照

CPU与GPU电脑的主板上有一块可拆卸的板卡，专门承担着输出显示图形的任务，这就是显卡。显卡通常配备几个小风扇，运行时会发出呜呜的噪声。GPU就是显卡中的一块芯片，是显卡的核心。

●前言一直以来，2000元左右价位的独立显卡总是被玩家们称为“甜点级”显卡，因为这个价位段的显卡有着不俗的性能，游戏和生产力都能兼顾，而且不算太贵的定价也是能够让大众所接受，整体算下来还是很有性价比的。

1.oc渲染器只能用win系统的Nvidia显卡（N卡），不支持AMD显卡，以前OC不支持MAC系统，2020年推出了支持MAC的OctaneX版本。但是并不建议用mac，暂时可以忽略就当没有。

是否能访问GPU，执行torch.cuda.is_available()命令时，一台设备速度秒回应True，但另外一台设备回应速度慢（1分钟左右，不正常）经过软件系统驱动排查后，更换CPU，重新插拔GPU显卡

pod在创建的时候请求gpu最低是卡级别，一张显卡只能分配给一个pod。但是一个pod是由多个容器组成的，所以同一个pod的容器可以共享分配给当前pod的所有GPU。

20240131在WIN10下配置whisper2024/1/3118:25首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】

20240131在ubuntu20.04.6下使用whisper不同模式的比对2024/1/3116:07首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。

目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、前言：二、Anaconda安装三、Pycharm安装四、CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的

七彩虹iGameGeForceRTX2080TiAdvancedOCGDDR611G电竞显卡七彩虹京东自营旗舰店定位：电竞显卡目标：游戏爱好者，电竞工作者比好看的主

20240131在ubuntu20.04.6下配置whisper2024/1/3115:48首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】

20240130在ubuntu20.04.6下卸载NVIDIA显卡的驱动2024/1/3012:58缘起，为了在ubuntu20.4.6下使用whisper，以前用的是GTX1080M，装了535的驱动

因此请参考《准备工作（一）Windows下检测显卡和OpenGL信息》一文检测读者的电脑是否支持OpenGL4.5版本（基本上2018年之后销售的电脑都可以支持OpenGL4.5）。

主要是之前都是自己的笔记本的游戏显卡，没碰到过这种型号，而且还是双卡，这就更得研究研究环境配置了。环境系统：ubuntu22.04显卡：TeslaP4*2驱动配置首先，对于N卡，肯定要先配置N卡驱动。

本解决方案发布于2020/10/20,请根据您的时间判断是否适用请按照以下步骤排查显卡是否支持CUDA架构ttps://developer.nvidia.com/cuda-gpusCUDAtoolkit

PCI开发板引出PCI接口，可扩展显卡、网卡、声卡、视频

近几个月就要开题了，准备做图像处理，需要安装Pytorch，在装pytorchGPU版的时候踩过不少坑，因为显卡的原因一直装不好GPU版，很困惑很痛苦，网上找了许多教程都没有说更新驱动driver的事，

笔点酷玩：有些人就是想不通，一万五入手4090显卡，不如老老实实买个游戏机你用电脑打游戏，以前三五千也够用，现在这钱也就配个甜品独立显卡，还得浑身矿味儿。显卡迷局仍未破一直在劝，一直不听。

于是意识到显卡这个东西真是个门槛。因此才想着搞一台高配置的主机来跑深度网络。主机配件选购既然是跑深度学习，那么直接在电商网站上搜一下深度学习主机买来不就得了？理论总是那么简单。。。事实

srun-pRTX3090-wnode06-Jxxx--gresgpu:1pythonsrun一种运行方法-pRTX3090选择哪种显卡-wnode06选择哪种节点-Jxxx任务命名--gresgpu:

为什么翻译这篇文章从清华智普开源的ChatGLM3-6B模型看到说苹果电脑本地（苹果芯片或者带了AMD独立显卡的）运行大模型有MPS在后面，不用关心显存，所以准备安装

Ubuntu16.04下安装Tensorflow(GPU)安装之前参考安装英伟达驱动的文章安装相关的显卡驱动。

本次编译ffmpeg使用的是Ubuntu20.04系统，搭载了RTX3090GPU，Nvidia显卡驱动版本为455，CUDA版本为11.1。下面开始具体的编译安装。

集成显卡（核芯显卡），曾经是羸弱的代名词，更多的用途不过是良机、画面输出，玩游戏都是奢望，但是近年来，无论Intel还是AMD，核显性能、功能都突飞猛进，已经让入门级独立显卡彻底失去了市场。

今天我所列举的，不是黄赌毒、音响、单反和显卡等玩意，是那些真正侵蚀精神和危及安全的东西。文章有点长，希望你能耐心读下去。

pytorch源码编译安装介绍前提准备创建虚拟环境虚拟环境中安装相关包下载源码pytorch源码编译结论介绍本文主要介绍pytorch的源码编译，如要使用GPU，需确保设备已经安装显卡驱动以及CUDA源码编译安装

目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配

win10下基于Anaconda、pytorch的YOLOV5深度学习环境搭建环境配置顺序：显卡驱动-CUDA-cudnn-Anaconda-pytorch-pychorm按这个顺序配置可以避免很多莫名其妙的错误出现

序言本文目标：本文所总结的版本适配涉及显卡版本\python\cuda\cudnn\torch\torchvision\tensorflow-gpu\numpy等，这些模块之间互相都有联系，最好先用小本本记下来

目录一、个人电脑架构与相关设备元件1.主板2.CPU3.内存4.显卡5.硬盘与储存设备二、软件程序运行三、其它一、个人电脑架构与相关设备元件1.主板主板是链接各元件的一个重要项目，因此在主板上面沟通各部元件的芯片组设计优劣

这里写目录标题安装环境及版本查看python支持的位数1.安装python2.下载torch查看电脑显卡是否支持CUDA3.安装torch4.检查torch是否安装成功安装环境及版本系统：windowsx64