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，也问了许多博主，要么没回，要么答非所问（可能是我没说清楚问题），基本都只谈到CUDA版本的选择，很是困惑，都准备在双11分期买个显卡Nb的电脑了，又试了试，最后还是在b站无意间看到一个组装电脑的大佬

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。

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

系统及环境版本说明：操作系统：windows11GPU信息：NVIDIAGeForceRTX4070TiCUDA版本选择11.7cuDNN版本-8.7.0.84anaconda2021对应python版本

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

CUDA笔记nvidia-smi命令使用nvidiasmi-q：查询GPU详细信息；nvidia-smi-q-l0：查询特定GPU详细信息；nvidia-smi-q-l0-dMEMORY：显示GPU特定信息

电脑配置：NVIDIAGeForceRTX3060。显卡不是特别好，运行训练代码花费4天11个小时。

或者在tensorflow上复现的同学自动略过；本文持续更新中，有同学有环境配置上不懂的问题，随时可以在评论区发表评论，博主看到后会给出指导；运行Deeplabv3需要的硬件显卡需要好一点，本文使用的是NVIDIAGeForceR

这台超级计算机配备了数万个NVIDIAA100GPU，并利用60多个数据中心的数十万个GPU辅助，为ChatGPT提供了强

2.30GHz(X2)主板ASRockRackEP2C621D12WS(C620serieschipset-A1C1)内存32GB主硬盘日立HGSTHUS726T4TALE6L4(4TB/7200转/分)显卡NvidiaGeForceGTX16

本文主要介绍为Ubuntu安装NvidiaGPU驱动，演示的环境的硬件为AWSEC2g4dn机型，它搭载了一颗服务器专用的T4TensorCoreGPU，这台服务器运行UbuntuServer22.04LTS

问题：遇到如下报错，RuntimeError:TheNVIDIAdriveronyoursystemistooold(foundversion10010).PleaseupdateyourGPUdriverbydownloadingandinstallinganewversionfromtheURL

查看显卡信息没用显卡的直接跳过，然后通过在cmd命令行中输入nvidia-smi（Linux和Win命令一样）、使用NVIDIA控制面板和使用任务管理器查看机器是否有NVIDIA的独立显卡及其型号python

通过将NumPy替换为CuPy语法，你可以在NVIDIACUDA或AMDROCm平台上运行代码。这允许你使用GPU加速执行与矩阵相关的任务，从而更快地处理更大的矩阵。只需更换几行代码，你就

1.安装CUDA首先查看自己的GPU支持的cuda版本，方法是桌面点击右键->NVIDIA控制面板，在窗口中依次点击系统信息->组件，比如我这里的是CUDA12.1.68，表示这块GPU所支持的CUDA

1、配置中文语言支持点击左下角“显示应用程序”，选择“语言支持”，选择后会提示安装中文语言，输入用户密码，即可安装。安装后的界面：2、安装中文输入发sudoaptinstallibus-sunpinyin本人在JetsonOrinNano上安装的Ubuntu22.04，没有找到谷歌拼音的安装包，如果您的环境可以安装，可以使用下面命令：sudoaptinstallibus-googlepinyin安

1、安装头文件和库本人烧写的Ubuntu22.0版本，文件系统已有相关头文件，如果没有可以使用下面的命令安装sudoaptinstalllibgstreamer1.0-devlibgstreamer-plugins-base1.0-devlibgstreamer-plugins-good1.0-dev2、pro配置头文件路径和库QT+=coreguigreaterThan(QT_MAJOR_VER

硬件型号驱动情况主板戴尔Latitude3410处理器英特尔酷睿i7-10510U已驱动内存8GB已驱动硬盘SKhynixBC511NVMeSSD已驱动显卡IntelUHD620+NvidiaGeForceMX230

前期准备：1、配置python环境，python3.82、安装Anaconda最新版（建议通过清华镜像下载安装包）3、配置CUDA11.4（前提是电脑有NVIDIA显卡）安装pytorch：（1）网上好多推荐使用

1.显卡配置GPU:GTX1660,确保显卡驱动已经安装，参考：https://www.jianshu.com/p/e70436c3b0072.安装CUDA下载选择系统信息：https://developer.nvidia.com

GPUtil通过解析nvidia-smi获取显卡名称和驱动版本信息等信息。

在README.md中训练模型的命令是：bashexperiments/test.sh首先执行的就是test.sh脚本在脚本中--参数值表示可选参数##使用的NVIDIA_GPU设备编号exportCUDA_VISIBLE_DEVICES

具体应该使用下面的方法：gitclonehttps://github.com/NVIDIA/apexcdapexpythonsetup.pyinstall用这个方法的时候，需要提前安装git，下载Git

1.设置--图形设置--浏览---选择OBS应用程序image.png2.右键----NVIDIA控制面板image.png3.OBS点击右键---属性image.png

作者：董鑫想学好CUDA编程,第一步就是要理解GPU的硬件结构,说到底,CUDA的作用就是最大程度压榨出NVIDIAGPU的计算资源.想要从零理解起来,还有有些难度.这里希望能够用最简单的方式把一些最基本的内容讲清楚

一、下载进入官方下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择自己需要的版本。

由NVIDIA、Acer共同颁发“科技和艺术专项赛”由《设计》杂志社主办的第八届中国高等院校设计作品大赛暨《中国高等院校设计作品精选年鉴（2021卷）》征集活动日前已正式启动。

文章目录GPU、NVIDIAGraphicsDrivers、CUDA、CUDAToolkit和cuDNN的关系使用情形判断仅仅使用PyTorch使用torch的第三方子模块安装NVIDIAGraphicsDrivers

安装下载最新版本确保你的NVIDIA显卡驱动程序是最新的（起码不能太老）启动安装程序在欢迎屏幕上单击下一步在屏幕上，选择要安装的内容如果你已经安装了Python3.10和Git，那么可以取消选中如果你不知道这些是什么

设置IsaacROSBuildfarm，在英伟达™（NVIDIA®）Jetson上构建ROS2软件包访问资源库和软件包，了解特定软件包。熟悉IsaacROS的基本概念。比较软件包在不同平台上的性能。阅

系列文章目录前言一、将人工智能概念转化为现实英伟达™（NVIDIA®）JetsonOrinNano开发者套件为创建入门级人工智能机器人、智能无人机和智能相机设定了新标准。

显卡驱动首先就是安装显卡驱动，我是双3090，不知道为什么，官网死活安不上，最后从软件更新那里直接安装上了，绷不住了cuda首先从官网下载runfile文件安装的时候记得驱动和KernelObjects

但是，苹果电脑在无显卡驱动的情况下，也可以正常安装

1、前几天有个代理商客户要用6000做VGPU，一开始以为是要用RTX6000，最后确定为RTXA6000，这个显卡比较新，我也没做过这个显卡的VGPU实施，但是看NVIDIA上，这个显卡是支持VGPU

UE4采用了目前最新的即时光迹追踪、HDR光照、虚拟位移等新技术，而且能够每秒钟实时运算两亿个多边形运算，效能是目前“UnrealEngine”的100倍，而通过NVIDIA的GeForce6800显示卡与

很长时间内估计都要跟Nvidia的开发板打交道，记录一些遇到的问题ssh尝试连接nvidia板子，报以下错误@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

最近在Ubuntu18.4上安装Nvidia显卡后，显卡似乎总是不能完全兼容。第一次出现问题时，是登录账号后，发现系统采用了默认显卡驱动，而已装过的显卡驱动则有损坏导致无法使用。

multilib]Include=/etc/pacman.d/mirrorlist更新库sudopacman-Syy安装steamsudopacman-Ssteam安装32位版本的OpenGL图形驱动查看显卡驱动型号

联系信箱：[email protected]】目前，大家都习惯了特定的图像处理方式，要么是windows上位机来处理，要么是armsoc来进行处理，要么是fpga或者是nvidiagpu来对图像进行处理

以前对OpenCV在ARM-Linux，ARM-Android上的优化做了很多编译方面的努力，例如添加TBB支持，添加CUDA支持(NvidiaK1平台上)。

1.查看自己显卡的cuda版本在cmd输入：nvidia-smi如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了2.查看tensorflow2.x与cuda和cudnn版本关系点击这里查看所以我选tensorflow2.7

一、安装前准备sudoaptupdatesudoaptinstallbuild-essential-y二、查看驱动推荐$ubuntu-driversdevices==/sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0==modalias:pci:v000010DEd00002520sv00001043sd0000141Cbc03sc00i00vend

:graphics-drivers/ppa#更新源sudoapt-getupdatesudoaptinstallubuntu-drivers-common#安装驱动sudoapt-getinstallnvidia-driver

nvidia-smi里面还看不到PID进程号，有PID号直接kill就行了如果想要把GPU上所有程序全都杀掉可以执行下面的命令fuser-v/dev/nvidia*|awk'{for(i=1;i>pids_to_kill.txt

CUDA版本查询：win+Rcmd命令行输入nvidia-smi查询右上角可见CUDAVersion11.6cudNN版本查询：按照路径查询文件：cudnn_version.hC:\ProgramFiles

解决会发现nvidia-smi不管用了。不要立即重启，会黑屏的。赶紧记录使用的驱动版本号，最好找到安装包位置。直接重装原版驱动，环境还能用。参考我的安装博客。

对于Nvidiajetsonnano来说是一款十分优秀的网络模型部署设备我对于nano来说也是学习了2个星期左右.这也是对我这一阶段做一个复习总结吧!

配置系统环境三、00-MNISTData四、01-SimpleDemo4.1Makefile4.2main.cpp4.3main.py总结前言一、参考资料官方示例：https://github.com/NVIDIA

产品型号包括AMDS7150、NvidiaM40、NvidiaP100、NvidiaP4、NvidiaV100。