nvidia显卡

RTX 30、40、50 系列显卡全面对比：谁才是你的最佳选择？

目录前言一、架构设计：不断进化的核心驱动力1.1RTX30系列（Ampere架构）1.2RTX40系列（AdaLovelace架构）1.3RTX50系列（Blackwell架构，假设信息，实际可能不同）二、性能表现：数字背后的实力较量2.1游戏性能1080P分辨率2K分辨率4K分辨率2.2创作性能视频编辑3D建模与渲染三、功能特性：前沿科技的魅力呈现3.1DLSS技术对比3.2光线追踪性能3.3编

小李也疯狂·2025-07-07 12:22

一文详解显卡（GPU）驱动（Driver）CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性，以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结

目录一、四者的依赖关系概览简单理解：二、依赖链详细解释1.显卡（GPU）2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令

番知了·2025-07-07 05:35

【技术派专享】并行智算云：RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力？

在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时，本地显卡（比如RTX3090/4090）常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。

山顶望月川·2025-07-06 20:01

【TensorRT】TensorRT及加速原理

一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器，专为GPU加速设计。

浩瀚之水_csdn·2025-07-06 19:24

NVIDIA Game Ready 显卡驱动517.48发布！为《守望先锋2》做好游戏准备

NVIDIAGameReady显卡驱动517.48发布！为《守望先锋2》做好游戏准备。

错误代码937·2025-07-06 07:37

Debian安装配置Nvidia驱动

检查内核模块nvidia-smi检查已加载的内核模块lsmod|grepnvidia#输出参考nvidia_uvm49152000nvidia_drm11878418drm_ttm_helper163841nvidia_drmdrm_kms_helper2539522drm_ttm_helper

两斤半·2025-07-06 06:04

小数据量在paddleocrv4/5训练精度不高的原因探讨

电脑配置显卡是2080ti，运行内存是32g，cpu是9700k。

·2025-07-06 01:37

《ONNX推理部署全解析：从基础到进阶的实用指南》

它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发，后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持，旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题，为模型的存储

空云风语·2025-07-05 22:45

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

Python3.8+建议使用GPU（可选，CPU也能运行）内存：至少4GB需要安装的包#CPU版本（推荐新手）pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibpillow#GPU版本（如果有NVIDIA

1989·2025-07-05 17:39

不能什么都听AI的！！上当了老铁！！

今天像往常一样使用AI解决问题，当时我没意识到删掉会导致什么，我按它说的做了，将NVIDIA图形驱动工具删掉之后我的两块显示屏直接灭掉了一块，笑死。然后在我的细细盘问之下，发现原来这个东西不能删掉

野蛮人6号·2025-07-05 16:03

查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit

正好我的电脑配了NVIDIA独显，GTX1650，有菜可以炒呀，没有英伟达的要绕道了。

发光的小豆芽·2025-07-05 16:33

【Python训练营打卡】day33 @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）b.模型的定义

2301_77865880·2025-07-05 14:17

DeepSeek私有化部署3：openEuler 24.03-LTS-SP1国产化操作系统安装nVidia驱动

openEuler24.03-LTS-SP1的安装和IP地址配置，配置完成后，就回到了办公室用shell工具连接服务器开始操作了安装好新的操作系统第一步先更新一下#yum源更新sudoyum-yupdate显卡驱动下载因为在服务器上安装了

·2025-07-05 05:45

NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程（五）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器（tune_visual）1.2.1.2语言模型（tune_llm）1.2.1.3投影器（tune_projector）1.2.1.4扩散模型（tune_diffusion_model）1.2.2理解数据转换1.2

强化学习与机器人控制仿真·2025-07-05 00:15

视频工具箱 1.1.1 |小而美的视频处理工具，支持多种常用功能

此外，VideoTools还支持GPU加速（兼容Intel、AMD、Nvidia显卡），让视

星图软件库·2025-07-04 22:31

怎么看GPU好坏，有哪些关键指标，显卡性能参数全解析

芥子沫·2025-07-04 15:39

diy nas配置推荐2020_从入门到高端！2020年11月组装电脑主机配置推荐+装机行情

目前显卡市场依然一卡难求的行情，直到11月份都没有得到缓解，反而显得越来越紧缺，从千元级到高端显卡全面紧张，包括英伟达新一代RTX30系列稀缺，从发布RTX3080开始，基本没有几个人原价到手，到手的价格基本都是溢价比较高的

陈马登Morden·2025-07-04 12:54

在Ubuntu24上安装ollama

安装ollama之前，建议检查显卡驱动是否安装完成。如果还未安装显卡驱动，建议先安装显卡驱动再安装ollama。

会飞的果粒橙·2025-07-04 12:51

Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2

当前安装的电脑配置:电脑名称：暗影精灵5系统名称：Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型：64位内存：8.0Gib处理器：Intel®Core™[email protected]显卡：NVIDIACorporationTU117M

快乐的笨笨·2025-07-04 06:08

RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系

前言本人的显卡是RTX5070，使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求，试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了，因此记录一下（截至2025年6月）。

·2025-07-04 01:37

【jetson】Linux下nvidia Jetson烤机程序（CPU+GPU）

烤机的jetson设备为如下，输入54v：reComputerMiniJ3011-IntelligentEdgeAIComputerwithNVIDIA®Jetson™Orin™Nano8GBCPU-burn

·2025-07-03 01:40

机器学习中为什么要用混合精度训练

FP16与显存占用关系显存（VideoRAM，简称VRAM）是显卡（GPU）专用的内存。

十子木·2025-07-03 01:39

使用虚幻引擎5（UE5）开发游戏的最低配置推荐

组件要求说明来源操作系统Windows1064位（版本20H2或更高）处理器4核CPU（如Inteli5-4590或AMDRyzen51600），主频≥3.0GHz内存8GBRAM（推荐32GB以上，复杂场景需64GB）显卡

知1而N·2025-07-03 01:09

无需多卡集群，单卡运行扩散模型的技术突破与实践

幸运的是，随着模型架构优化、量化技术、推理加速方案的发展，越来越多的开源扩散模型可以在单张消费级显卡（如RTX4090、T4、A6000）上运行，并且性能接近或超越原生大规模模型。本文整理了当前可在

源客z·2025-07-02 20:35

Python知识点：如何使用Nvidia Jetson与Python进行边缘计算

如何使用NvidiaJetson与Python进行边缘计算NvidiaJetson平台是专为边缘计算设计的一系列AI计算机，它们能够处理和分析来自物联网(IoT)设备和边缘节点的数据。

杰哥在此·2025-07-02 20:03

在NVIDIA Jetson和RTX上运行Google DeepMind的Gemma 3N：多模态AI的边缘计算革命

在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N：多模态AI的边缘计算革命文章目录在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N

扫地的小何尚·2025-07-02 20:31

Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南

一、训练环境搭建●硬件要求操作系统：Linux（推荐Ubuntu22.04.3LTS）可选配置：NVIDIAGPU（CUDA支持）1.Linux环境搭建建议双系统安装Ubuntu，具体参考如下教程：参考教程

笑衬人心。·2025-07-02 03:00

Deepfacelive安装报错解决记录

\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行

matouxiao·2025-06-30 08:41

计算机基础和Java编程的练习题

显卡（GPU）：负责图形渲染，将数字信号转换为图像显示在屏幕上。电源：为计

柳依依@·2025-06-29 23:16

linux下用ffmpeg测试nvidia 显示驱动是否安装成功的脚本

#!/bin/bash#生成一个10秒用户来测试的文件ffmpeg-y-flavfi-itestsrc=duration=10:size=1280x720:rate=30\-flavfi-isine=frequency=1000:duration=10\-c:vlibx264-presetfast-crf23\-c:aaac-b:a192k\input.mp4#测试输入文件（可替换为你自己的视频文

谢平康·2025-06-29 19:49

随机存储器有哪些，只读存储器又有哪些

VRAM：显卡专用显存，支持高速图像

我推是大富翁·2025-06-29 16:58

YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin转换与优化实践

以下是针对在RDK5开发板（基于NVIDIAJetsonOrin平台）部署YOLOv8模型的详细技术指南，涵盖从模型转换、优化到部署的全流程：YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin

pk_xz123456·2025-06-29 13:35

分布式训练架构解析

以NVIDIAA100为例，其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS，面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型，若采用单机单卡训练，仅完成一

·2025-06-29 11:55

恐怖黎明决定版中文免安离线运行版

*:WindowsXP/WindowsVista/Windows7/Windows8/Windows10处理器:x86兼容2.3GHz或更快的处理器（英特尔第2代酷睿i系列或同等产品）内存:2GB内存显卡

与凌风000·2025-06-29 10:44

龙之信条2 DEBUG版报错修复方法

DD2.EXE备份，防止出错，将runtime_il2cpp.exe文件复制出一个副本，改名DD2.exe，替换掉文件里原本的dd2.exe，用改名的dd2.exe启动游戏如果还是闪退报错请参考：1.更新显卡驱动

与凌风000·2025-06-29 10:44

Day33打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集

ayuan0119·2025-06-29 10:43

最后的生还者2：重制版免安中文离线运行版+整合包

64位处理器和操作系统操作系统:Windows10/1164-bit(version1909orhigher)处理器:IntelCorei3-8100,AMDRyzen31300X内存:16GBRAM显卡

与凌风000·2025-06-29 10:42

OpenGL-什么是软OpenGL/软渲染/软光栅？

例如在集成显卡HD620上运行SolidWorks时，若驱动不支持硬件加速，系统会自动回退到软件OpenGL模式（即"软件opengl"）进行渲染。计算机图形学中也

·2025-06-29 08:57

linux nvidia-smi失败（已测有效）

ref:https://worktile.com/kb/ask/345201.html当在Linux终端中无法找到nvidia命令时，可能有以下几种原因：Nvidia驱动未安装：首先，要使用nvidia

Summer_Anny·2025-06-29 05:36

nvidia-container-runtime离线包安装说明：快速部署NVIDIA容器环境

nvidia-container-runtime离线包安装说明：快速部署NVIDIA容器环境【下载地址】nvidia-container-runtime离线包安装说明此项目为无网络环境下的用户提供了nvidia-container-runtime

盛罡城Rachel·2025-06-29 04:29

一站式AI创作引擎：LiblibAI如何重塑中国图像生成生态

一站式AI创作引擎：LiblibAI如何重塑中国图像生成生态无需显卡，每日免费200张图——这个本土AI平台正在让专业级图像生成变得像发微信一样简单。

Liudef06小白·2025-06-28 20:58

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5

行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

NVidia，CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https:

justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

基于摩尔线程 S80 显卡在 Ubuntu 系统下双卡交火部署 DeepSeek

以下是基于摩尔线程S80显卡在Ubuntu系统下双卡交火部署DeepSeek的详细教程：###一、环境准备1.**操作系统**：推荐使用Ubuntu22.04。2.

流量留·2025-06-28 13:36

【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】

下面为你详细介绍安装部署的步骤：一、硬件要求显卡：需要NVIDIAGPU，显存至少6GB，推荐8GB及以上。

岁月玲珑·2025-06-28 10:17

昇腾AI生态组件全解析：与英伟达生态的深度对比

本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度，深入剖析昇腾与英伟达（NVIDIA）生态的技术差异与适用场景。

·2025-06-27 20:13

docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].

以下是完整的解决方案和根本原因分析，结合最新技术和实践整理：根本原因分析缺少NVIDIAContainerToolkit现代Docker依赖NVIDIAContainerToolkit（前身为nvidia-docker2

·2025-06-27 18:05

centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit

要在CentOS7上离线安装NVIDIAContainerToolkit，需确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。

几道之旅·2025-06-27 18:05

信创电脑|暴雨新增兆芯KX-7000处理器版本

IT世界5月15日消息，暴雨公司信创家族新上架了一款搭载兆芯KX-7000系列处理器、摩尔线程8GB显卡、16GDDR5内存以及512GSSD的新配置台式电脑主机。

BAOYUCompany·2025-06-27 17:00

深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】

mmdetection、mmpose）环境配置OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本

nomoremorphine·2025-06-27 17:56

推荐频道