rtx3090

stable diffusion官方版本复现

踩了一些坑，来记录下环境CentOSLinuxrelease7.5.1804(Core)服务器RTX3090复现流程按照StableDiffusion的readme下载模型权重、我下载的是stable-diffusion-v1

Zhuanshan_·2024-02-20 13:18

autoDL云部署stable diffusion教程

autoDL官网没注册的先注册，注册后点击登录充值第一次玩的话，可以先充几块钱试一下，选择其它金额，输入充值金额，选择付款方式，点击充值购买服务器最上面一排点击算力市场，建议选择内蒙A区RTXA5000、RTX3090

weixin_45597589·2024-02-14 22:03

CentOS 7版本下安装NVIDIA显卡驱动

文件准备：根据自己的硬件配置需求，去NVIDIA官网下载符合显卡的驱动文件和cuda文件，笔者这里以CentOS7.6下安装RTX3090为实例。

文北屾·2024-01-22 12:20

模型实战（18）之C++ - tensorRT部署GAN模型实现人脸超分辨重建

模型实战（18）之C++-tensorRT部署GAN模型实现人脸超分辨重建一个实现人脸超分辨率重建的demo支持StyleGAN:GPENorGFPGAN通过C++-tensorrt快速部署，推理速度每帧在RTX3090

明月醉窗台·2023-12-26 16:14

Win10 + RTX3090 安装CUDA + CUDNN

目录安装遇到问题参考链接安装前提系统重新安装，anaconda3中tensorflow和pytorch已经安装过，主要目的是方便自己以后重新安装CUDA主机配置系统：Win1064bitCPU：I9-10850K内存：64G显卡：GeForceRTX3090显卡驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/CUDA与驱动版本对照-table2https://do

赵孝正·2023-12-15 16:13

新一代消费级显卡 GeForce RTX 30 系列出炉

刚刚，同样是在自家厨房，英伟达创始人黄仁勋向世人发布了最新一代消费级显卡GeForceRTX30系列的最初三个型号GeForceRTX3070、RTX3080、RTX3090。

磕就完事儿·2023-11-29 10:42

centos 显卡驱动安装(chatglm2大模型安装步骤一)

1.服务器配置服务器系统：Centos7.9x64显卡：RTX3090（24G）2.安装环境2.1检查显卡驱动是否安装输入命令：nvidia-smi（显示显卡信息）如果有以下显示说明，已经有显卡驱动。

平原2018·2023-11-28 09:14

ChatGLM2详细安装部署（chatglm2大模型安装步骤三）

ChatGLM2安装部署1.服务器配置服务器系统：Centos7.9x64显卡：RTX3090（24G）虚拟环境：Miniconda32.安装部署2.1ChatGLM2下载输入命令：gitclonehttps

平原2018·2023-11-28 09:44

Miniconda虚拟环境安装(chatglm2大模型安装步骤二)

1.服务器配置服务器系统：Centos7.9x64显卡：RTX3090（24G）2.安装环境2.1检查conda是否安装输入命令：conda-V如果显示conda4.7.12，说明已经有不需要安装2.2

平原2018·2023-11-28 09:35

解决RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

翻译过来，大意是目前所使用的RTX3090的显卡的算力是8.6，而当前Pytorch所依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、6.1、7.0、7.5。

信小海·2023-11-16 17:55

Ubuntu18.04 + RTX3090安装tensorflow-GPU1.15.4

因为RTX3090只支持cuda11.0+的版本，无法配置tensorflow1.×环境。好在NVIDIA一直在维护一个1.15版本的nvidia-tensorflow可以使用在30系显卡上。

人生如梦NO.1·2023-11-15 05:13

TimesNet复现结果

复现环境：RTX3090，22312GB显存，torch=1.8.1+cu111；没改网络结构和超参数，直接训练。

刘泓君·2023-11-12 23:12

Ubuntu20.04安装CUDA、cuDNN、tensorflow2可行流程（症状：tensorflow2在RTX3090上运行卡住）

最近发现我之前在2080ti上运行好好的代码，结果在3090上运行会卡住很久，而且模型预测结果完全乱掉，于是被迫研究了一天怎么在Ubuntu20.04安装CUDA、cuDNN、tensorflow2。1.安装CUDA（包括CUDA驱动和CUDAtoolkit，注意此toolkit和通过conda或pip安装的cudatoolkit不是一个东西）谷歌搜索"ubuntuinstallCUDA11.0"

专心致志写BUG·2023-11-03 07:02

第八周实验记录

10月20日-10月22日工作：复现S-NeRF代码，按照github的步骤进行，首先使用一个RTX3090显卡，在下图步骤中：运行最后一步pythonscripts/run.py出现问题继续使用两张RTX3090

川河w·2023-10-29 19:58

RTX3090(4090) 与pytorch版本对应关系

在RTX3090上判断，当前版本的的torch版本是否可以用，一般需要通过如下方式：condaactivatetorch1.8.1(激活相关的虚拟环境)python进入python环境，importtorch

mingqian_chu·2023-10-17 05:32

AutoDL快速上手使用

这里我选择的是RTX3090，不同的GPU需要的配

滑稽的猴子·2023-10-04 02:49

Stable Diffusion WebUI 使用

想要正常运行StableDiffusionWebUI需要机器上有Nvidia显卡才行,简单体验可以RTX3070起步,正常玩需要RTX3080起步,要训练模型就要RTX3090起步。

何小有·2023-09-24 01:20

英伟达、AMD显卡纷纷告急，PC DIY市场的落日黄昏

为了轻松阅读本文，诸位看官可能需要简单了解以下概念：算力：显卡或矿机获得加密货币的速度或者能力，单位是MH/s，目前性能最强的RTX3090显卡算力约为121MH/s。

智能相对论·2023-09-21 14:44

省显存（内存？）的大语言模型（LLMs）训练/微调/推理方法

即使RTX3090有着24GB的RAM，使用一块RTX3090依然无法fp32精度训练最小号的LLaMA-6B。

桂花很香,旭很美·2023-09-16 22:24

基于docker快速搭建facechain环境

这两天刚拿到一台RTX3090的服务器，在本地部署也遇到了两个问题，给大家分享一下。一、facechain是什么？官方是这样说的：FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。

joimson·2023-09-10 01:56

BEVFusion复现（Ubuntu RTX3090）

https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVFusion1.环境安装我的机器是RTX3090，CUDA11.11.创建虚拟环境condacreate-nbevfusionpython

凌青羽·2023-09-02 02:37

【UE5】虚幻5教程-如何解决场景远处植被没有阴影

将数值调整为200000后远处植被的阴影出现继续调整为500000后更远处的阴影出现但是要注意的是，此数值越大，性能消耗越明显，RTX3090显卡也只能支

爱编程的鱼·2023-08-28 10:43

【环境配置】Windows 10 安装 PyTorch 开发环境，以及验证 YOLOv8

Windows10安装PyTorch开发环境，以及验证YOLOv8最近搞了一台Windows机器，准备在上面安装深度学习的开发环境，并搭建部署YOLOv8做训练和测试使用；环境：OS：Windows10显卡：RTX3090

黄金旺铺·2023-08-16 13:02

一个垃圾佬的自我修养（一）工作站篇

CPU：锐龙线程撕裂者3970x散片￥13000显卡：微星魔龙RTX3090￥15000硬盘：西数SN7301T￥700（二手）三星983ZET960G￥3000（二手）INTEL傲腾P4800X750G

布客飞龙·2023-08-14 01:58

tensorflow 1.x和3090、cuda部署

nvidia提供了TF1.x对RTX3090、cuda11等新硬件的支持。卸载已有的tensorflow-gpu包和conda安装的cuda包，安装nvidia版本ten

爱补鱼的猫猫·2023-08-12 23:46

MMDeploy安装、python API测试及C++推理

服务器配置如下：Cuda版本：11.1Cudnn版本：8.2.0显卡版本：RTX3090使用转换脚本将.pth模型转换为ONNX格式pythonmmdeploy/tools/deploy.py\mmdeploy

暧昧的呆呆猫·2023-08-04 18:29

PaMIR算法跑通笔记

PaMIR:ParametricModel-ConditionedImplicitRepresentationforImage-basedHumanReconstruction环境：硬件环境：AutoDL平台RTX3090

欧二lord·2023-07-29 07:22

使用stable diffusion 生成作品流程

一、环境部署(云部署)AOTUDL云部署1.算力市场选用RTX3090/RTXA50002.点击算法镜像novalai3.0和Lorascripts配置python环境及其他3.启动stablediffusion

郑冠希·2023-07-19 19:38

【显卡】AMD和Nvidia显卡系列&相关对比（A100 vs RTX4090）

笃℃·2023-07-17 17:18

cuda 版本更新

RTX3090算力为8.6，pytorch版本要11.1以上,不然无法让代码在GPU上跑，对应的cuda版本也要更新一，卸载原有的cudasudo/usr/local/cuda-10.0/bin/uninstall_cuda

码行天下，·2023-07-17 01:32

显卡发展史：从百花齐放到双雄争霸，显卡为何如此「迷人」？

热点追踪/深度探讨/实地探访/商务合作一个月前，英伟达推出了全新的RTX3090，引来大批游戏爱好者直呼天下第一，一时变成了理财神器和黄牛收割机。

硅谷洞察·2023-06-21 15:44

RTX 3090 与 Tesla P40与 Tesla M40 深度学习训练速度比较

平均下来，每训练1000次RTX3090，耗时约107秒TeslaP40，耗时约245秒TeslaM40，耗时约346秒时间比为RTX3090为1XTeslaP40为2.3XTeslaM40为3.2X与它们的

ONE_SIX_MIX·2023-06-18 06:48

【论文】YOLOv7运行train.py和test.py时，打印不出来计算量GFLOPs解决方法

目录前提案例解决步骤运行方式打印效果前提我在AutoDL云服务器上，会运行失败，不晓得为啥，我感觉可能是CUDA版本的问题，CUDA版本低了就会没有那么深的计算量吧AutoDL上（显卡RTX3090，4GB

孟孟单单·2023-06-15 21:29

GPU算力平台对比

对InsCode、智星云、恒源云、AutoDL以RTX3090进行对比。InsCodeInsCode：https://inscode.csdn.net/gpu?

dzysunshine·2023-06-09 18:14

在Windows10环境安装CUDA11.7及PyTorch1.13--使用Nvidia RTX A4000开始炼丹之旅

在Windows10环境安装CUDA11.7及PyTorch1.13–使用NvidiaRTXA4000开始炼丹之旅前言这个双十一，RTX3090矿卡反倒是涨价了，RTX3090Ti当然也涨价了。。。

虎鲸不是鱼·2023-04-10 15:04

一块RTX3090跑ChatGPT体量模型的方法来了！代码已开源

编｜泽南源｜机器之心1750亿参数，只需要一块RTX3090，ChatGPT终于不再是大厂专属的游戏？计算成本是人们打造ChatGPT等大模型面临的重大挑战之一。

夕小瑶·2023-04-06 19:19

Ubuntu20.04安装NVIDIA混合精度计算库apex全流程及各类报错问题解答

目录一.安装CUDA二.安装apex三.各类报错问题解决3.1C++编译错误3.2Apex优化算子错误3.3CUDA错误3.4g++或gcc错误背景：跟李沐老师一起探索RTX3090的深度学习浮点运算性能

东洋 Dongyang·2023-04-02 01:23

【踩坑记录】搭建 RTX3090 深度学习服务器 (从系统重装到跑起DL)

文章目录1重装Linux系统2显卡驱动3CUDA4Anaconda5PyTorch6JupyterNotebook7碰到过的报错1重装Linux系统我选的是Ubuntu18。Ubuntu16也行，其他版本没试过:Ubuntu官网如果有一台Windows系统的电脑，可以用UltraISO软件制作启动U盘。如果没有Windows电脑，可以去借一台。操作过程可以参考这个博客:CSDN。(PS.Macbo

FFChyan·2023-03-30 15:51

使用Pycharm远程连接docker，打造pytorch深度学习环境

本文使用docker避免了复杂的深度学习环境搭建过程，同时解决了新入手RTX3090显卡的吃灰问题第一步：服务器中安装docker,nvidia-docker,docker-compose第二步：拉镜像第三步

我承认这里有赌的成分·2023-03-14 07:25

一块GPU搞定ChatGPT；ML系统入坑指南；理解GPU底层架构

最近，一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。

OneFlow深度学习框架·2023-03-10 07:48

带RTX3090的win10电脑安装pytorch1.8 GPU版

由于RTX3090为比较新的显卡的（目前RTX3090Ti是最新的），下载的时候直接下载最新的cuda11.7避坑：复制下载链接后用迅雷下载，比直接下载快数倍

graceful snow·2023-03-09 16:59

使用服务器远程调试代码：内网Windows主机+内网Windows服务器+ngrok内网穿透+openssh连接+vscode调试代码

集成开发环境服务器配置向日葵远程控制（协助）openssh服务器端Ngrok内网穿透待解决的问题/疑问前言博主目前大四，就读于长沙某大学通信工程专业，研究生在深圳大学城内某校直博实验室目前配置：win11+2*英伟达RTX3090

BubbleCodes·2023-02-22 09:40

RTX 4090Ti和RTX 3090Ti差距 RTX 4090Ti和3090Ti参数对比

选RTX4090Ti还是RTX3090Ti这些点很重要看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dqRTX3090Ti旗舰显卡采用熟悉的三槽设计，搭载RTX3090同款GA102GPU，

m0_50201498·2023-02-16 20:03

环境问题—服务器RTX3090—Ubuntu20_Anaconda3_CUDA11.4_PyTorch1.10_cudatoolkit11.3_cudnn-8.2.1+Pycharm_apex

深度学习环境配置：上服务器(GPU版)：上查看硬件配置安装Ubuntu20按显卡配置Nvidia驱动安装anaconda3配置虚拟环境（需硬件与软件版本对应）针对TensorFlow的配置针对PyTorch的配置（后两列可选）目标：python=3.9pytorch1.10cuda=11.3cudnn=8.2.1系统CUDA+cuDNN（安装apex需要与pytorch的cuda一致）安装Pych

oliveQ·2023-02-07 09:57

OpenMMLab MMClassification代码实战

OpenMMLabMMClassification超算账号信息创建环境数据集划分MMCls配置文件单卡计算AI实战营作业超算账号信息超算中心账号超算资源可用队列分区NC-N30[“scz0au1”]宁夏超算N30分区-RTX3090

BoBo玩ROS·2023-02-06 16:50

【OpenMMLab 实战营打卡-第3课】计算机视觉之图像分类代码教学

2.安装PyTorch由于北京超算GPU资源为RTX3090,因此加载的cuda版本需要大于等于11.1。使用pip安装的torch不包括cuda，所以需要使⽤module加载cuda/11.1模块。

A-Little-Boy·2023-02-05 10:35

RTX3090显卡配置tensorflow，使用CUDA 11.1在Ubuntu 20.10从源码编译

Tensorflow2.x目前官方的版本暂时只支持到CUDA10.1，但是RTX3090显卡只支持CUDA11及以上的版本，因此本次实验采用了从源码编译的方法来构建面向CUDA11的tensorflow

_阿瑶·2023-01-30 05:44

四步解决RTX3090 pytorch官网安装过慢，同时一键配置jupyter notebook

本来想直接用官网的命令下载，结果还是敌不过官网的龟速下载，放了一晚上结果连接断了，试了很多方法后得到了下面这种适用于RTX3090显卡的安装方式。

sweettea~·2023-01-29 07:06

恒源云(GPUSHARE)_3090跑NLP预训练模型ELECTRA实录

恒源云社区（专注人工智能/深度学习GPU云服务器免费租用平台，官方体验网址：https://gpushare.com）原文地址|哪个男孩不想拥有自己的预训练模型(留下贫穷的眼泪)作者|junyu本人使用RTX3090

AI酱油君·2023-01-28 09:17

attributeerror：module ‘torch.cuda’ has no attribute ‘reset_peak_memory_stats’

因为用的是RTX3090显卡，只支持CUDA11.0版本及以上。

JACOBWHY·2023-01-19 15:17

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