nvidia显卡第2页

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品，RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

RTX 4090图形架构性能突破实测

内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡，RTX4090基于AdaLovelace架构实现了硬件设计与软件优化的双重突破。本文将从核心架构革新、多分辨率场景性能表现及能效管理技术三大维度展开分析。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:55

H100显卡全面评测与性能解析

内容概要在本篇评测中，我们将围绕H100显卡展开全面的分析。首先，我们将对H100显卡的技术规格进行细致剖析，帮助读者了解其构造及功能。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

第G9周：ACGAN理论与实战

本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡

OreoCC·2025-02-24 18:50

ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本

cuda版本文章目录ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本1.关于cuda设置1.1查看当前安装的CUDA版本1.2下载并安装所需的CUDA版本1.3设置环境变量1.4验证切换1.5安装对应的NVIDIA

slience_me·2025-02-24 15:00

显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle

官网原话如果您使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优其他配套确定软件版本后，到官网下载对应版本的软件CUDA：CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN

社会闲散人员中的代码爱好者·2025-02-24 14:49

简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元（GPU）架构“安培架构“

概念"安培架构"（AmpereArchitecture）是NVIDIA推出的一款图形处理单元（GPU）架构，它是继图灵架构之后的下一代产品。

神仙约架·2025-02-24 13:13

Ollama 部署指南（Windows）

Ollama现在作为本机Windows应用程序运行，包括NVIDIA和AMDRadeonGPU支持。

圣心·2025-02-24 11:27

NVIDIA-vGPU介绍和下载地址以及安装流程

这里以NVIDIA-Linux-x86_64-470.63-vgpu-kvm.run文件进行介绍和下载安装NVIDIA-Linux-x86_64-470.63-vgpu-kvm介绍NVIDIA-Linux-x86

萌萌哒240·2025-02-23 13:56

NVIDIA A100 SXM4与NVIDIA A100 PCIe版本区别深度对比：架构、性能与场景解析

NVIDIAA100SXM4与PCIe版本深度对比：架构、性能与场景解析作为NVIDIAAmpere架构的旗舰级数据中心GPU，A100系列凭借强大的计算能力和显存带宽，已成为人工智能训练、高性能计算（

ASI人工智能·2025-02-23 09:55

英伟达（NVIDIA）芯片全解析：专业分类、应用场景与真实案例

你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车，甚至是电影特效背后，都有英伟达（NVIDIA）的芯片在默默工作。

嵌入式Jerry·2025-02-23 06:31

deepseek-r1系列模型私有化部署分别需要的最低硬件配置

‌DeepSeek-R1系列模型部署所需的最低硬件配置如下‌：‌DeepSeek-R1-1.5B‌‌CPU‌：最低4核（推荐多核处理器）‌内存‌：8GB+‌硬盘‌：3GB+存储空间（模型文件约1.5-2GB）‌显卡‌

Sophie'sCookingLab·2025-02-23 05:21

ubuntu环境搭建备忘

ubuntu环境搭建备忘ubuntu系统安装nvidia驱动安装docker安装nvidia-docker安装git备忘alias配置ubuntu系统安装用U盘安装,ubuntu16/18都一样1.官网下镜像

Gammm·2025-02-23 03:38

Head First设计模式总结(五) 单件模式

对单件模式进行了概括和总结单件模式确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点有一些对象我们只需要一个，比方说：线程池(threadpool)、缓存(cache)、对话框、处理偏好设置和注册表(registry)的对象、日志对象，充当打印机、显卡等设备的驱动程序的对象

float_yy·2025-02-21 20:22

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

NVIDIA长期处于人工智能硬件开发的最前沿，它再次凭借由Blackwell架构驱动的B200提高了标准。最近的MLPerf基准测试提供了B200的首批可靠数据，结果非常出色。

知识大胖·2025-02-21 15:01

本地运行stable-diffusion3.5

SD3.5文件启动ComfyUI启动在工作流中分别选中三个Clip模型sd3.5_large_turbo准备本地运行stable-diffusion3.5AI时代不可阻挡，给老机器加了个406016G显卡

wisfy_21·2025-02-21 12:08

本地部署DeepSeek的硬件配置建议

显卡：GTX1060（6GB显存）或更高，推荐RTX3060（8GB显存）；若需流畅运行7B模型，建议RTX4060显卡。存储：至少20GB剩余空间，推荐NVMe固态硬盘。2

冷冷清清中的风风火火·2025-02-21 12:05

在本地部署Ollama服务接口附加OpenWebUI做测试

使用Ollama在本地部署一个类似openai的API做开发和测试1、准备一个旧电脑因为配置要求不高，五年前的电脑都能使用，装一块旧显卡，显存大一点的最好有8G。

alalaal·2025-02-21 01:24

Ubuntu 20.04 安装英伟达显卡驱动 cuda cudnn

blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0sudoupdate-initramfs-usudorebootlsmod|grepnouveau没有任何信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装nvidia

weixin_38679037·2025-02-21 01:19

Ubuntu20.04安装英伟达显卡驱动，疑难问题解决

Ubuntu安装/卸载/升级NVIDIA驱动(10条消息)Nvidia显卡FailedtoinitializeNVMLDriver/libraryversionmismatch错误解决方案_苍蓝儿的博客

未知名dfddsfs·2025-02-21 00:17

对于一个程序员来说，电脑的内存需要多大？

1、程序员电脑内存有多大内存够用足够了，纯写代码的编程对电脑要求不高，尤其对显卡几乎没有要求，一般编程可能开的任务窗口比较多，所以只要cpu和内存大点就可以了一般来说，处理器确实比显卡来得重要一些，因为我们的电脑中只配备了一块处理器

c++服务器开发·2025-02-20 20:48

华为昇腾服务器部署DeepSeek模型实战

服务器是配置了8块910B3的显卡，每块显卡有64GB显存，根据DeepSeekR1各个模型的参数计算，如果部署R1的Qwen14B版本，需要1张显卡，如果是32B版本，需要2张，Llama70B的模型需要

gzroy·2025-02-20 18:22

4070与3070ti显卡性能对比：哪款更适合您的需求？

4070与3070ti显卡性能对比：哪款更适合您的需求？在高性能显卡市场中，4070和3070ti无疑是两款备受瞩目的产品。

mmoo_python·2025-02-20 15:29

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

win11系统亮度调节显示条存在，调节失效的问题解决及补充

没有亮度条是显示卡驱动丢失根据目前CSDN所提出的主流方式以及线下售后门店人员所提供的解决方案1.设备管理器更新显示卡驱动（核显2.更新显示屏（监视器）驱动3.禁用显卡后更新显示屏驱动4.检查监视器是否为

Luis Li 的猫猫·2025-02-20 01:03

双T4加速卡虚拟机中掉了一个卡(RmInitAdapter failed)问题的处理记录

文章目录前言一、现象1.1nvidia-smi的输出只有一个卡1.2dmesg的输出有RmInitAdapterfailed1.3lspci-v的输出二、分析过程及思路三、动手操作总结前言同事找我说用的双卡虚拟机只有一个卡显示了

大新新大浩浩·2025-02-20 01:58

wav2lip部署方案-数字人项目

大家多关注，后续会把llm、RAG、AGENT、TTS、ASR等结合起来，形成一套完整的系统显卡硬件资源显卡：2080ti开始部署下载源码gitclonehttps://github.com/Rudrabha

何为标准·2025-02-19 23:10

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

通信bound还是计算bound？计算bound场景：模型参数量较小（如参数量未超出单卡显存容量，使用纯数据并行）或计算密度极高（如大batchsize下的矩阵运算）时，A100的计算能力（FP16/FP32算力）可能被充分利用，此时训练是计算bound。某些优化技术（如梯度累积、算子融合）可能掩盖通信开销，使计算成为主要瓶颈。通信bound场景：模型参数量极大（如千亿级以上），需采用模型并行或流

x66ccff·2025-02-19 18:28

国内支持 Maya 渲染的云渲染平台汇总

充值优惠力度较大，充值后3090显卡最低能降至约3.5元/小时，4090显卡最低可至5.5元/小时左右，这对于需要大

渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

一、服务器部署流程1、安装显卡驱动cuda、cudnn#安装gcc和makecd~/dockerDeploy/pool&&sudo./ins

高次超静定的人·2025-02-19 13:46

conda更换环境版本（比如torch版本）

pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候

挨打且不服66·2025-02-19 03:57

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

背景：手上有一台联想E470的闲置笔记本，配置如下：（IntelHD620核显+NVIDIA920MX独显，i5-7200UCPU），想用它来部署并学习AI模型。

月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

AI日报 - 2025年02月16日 - 推特版

今日概览（60秒速览）▎AGI突破|阿里巴巴发布Qwen2.5-VL视觉语言模型，支持多模态交互新模型评测榜性能提升30%▎商业动向|NVIDIABlackwell超级芯片网络研讨会将聚焦生成式AI创新预计推动算力市场增长

訾博ZiBo·2025-02-18 21:27

DeepSeek 入门：在 MacOS 上本地运行 DeepSeek-R1

知识大胖·2025-02-18 20:46

服务器A到服务器B免密登录

/bin/bash#变量定义source_host="192.168.42.250"#源主机IPtarget_host="192.168.24.43"#目标主机IPtarget_user="nvidia

悟空空心·2025-02-18 20:12

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super

FL1623863129·2025-02-17 23:55

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

关于鼠标右击菜单，出现很慢的问题

简单方便的解决办法：用火绒安全，安全工具中有个右键管理右键管理中有桌面管理，将桌面管理中与显卡有关的关掉，就可以了。

墨雪夜789·2025-02-17 07:27

显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100

TeslaP100-PCIE-16GBRTX4090RTX3090V100-SXM2-32GBRTX3080RTX2080TiRTXA4000RTXA5000A100-SXM4-80GBA100-PCIE-40GBTITANXpRTX3060RTX3080TiV100-32GBTeslaT4A800H100世上最全NVDIAGPU参数列表：V100，A100，A800，H100，3090，4090

u013250861·2025-02-17 03:27

Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择，各自的配置详细与架构详细介绍，分别运用于哪些项目场景

大家好，我是，今天给大家介绍一下本文深入解析了Nvidia系列显卡B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100的配置细节和架构特点，并探讨了它们在不同项目场景中的适用性。

m0_74823317·2025-02-17 03:26

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

KTransformers：告别天价显卡！国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升28倍

微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡？清华团队用CPU/GPU协同计算，让4090跑起671B参数全量模型！”大家好，我是蚝油菜花。

蚝油菜花·2025-02-17 00:32

Redis之父学生时代发现的ping漏洞的源码分析

然而antirez应该就属于老天爷赏饭的那类人，据说仅仅因为错把显卡买成了网卡，商家又不肯退货，他就放下游戏，拿起了C语言的教材。不久之后，antirez发现了一个ping的漏洞，非root用

·2025-02-16 19:21

解决Deepseek服务器繁忙的两种高效方案：本地部署与平替平台实测

：本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地，只有自己一个人用了没人挤了，但是对电脑硬件要求高部署步骤详解环境准备系统要求：Linux/Windows10+（推荐Ubuntu20.04）硬件配置：NVIDIA

小真—·2025-02-16 18:52

从一张图片到显卡“冒烟”：解密图像处理那些事儿

今天，我们来聊聊图片是如何被计算机“看见”的，以及为什么显卡会因为图片“冒烟”。像素点：图片的最小单位图片是由无数个小方格组成的，这些小方格就叫像素点。

CCSBRIDGE·2025-02-16 09:12

DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南

，核心组件包括：模型服务层：基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层：FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层：CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU

容器的搬运工·2025-02-16 04:32

Linux ubuntu 服务器部署详细教程

系统环境：ubuntu20.04安装显卡驱动：驱动下载，我选择的是520.56.06禁用nouveau驱动echo"blacklistnouveau">>/etc/modprobe.d/blacklist.confecho"optionsnouveaumodeset

WangJQ*·2025-02-15 23:55

CFD-POST黑屏及仿真进度显示不全

问题解决办法1.关掉ansys软件2.添加环境变量QT_OPENGL=desktop3.禁用集成显卡搜索设备管理器-显示适配器-鼠标右键-禁用集成显卡（这条一般是有两张显卡，去网上搜索一下哪个是集成显卡

wuhusci·2025-02-15 16:57

深度学习基础知识

cuda简介：CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口（API）。

namelijink·2025-02-15 15:22

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