注：本文章的ubuntu的版本为：ubuntu-20.04.6-live-server-amd64。Ubuntu（在线版）更新软件源sudoapt-getupdate添加PostgreSQL官方数字签名wget--quiet-O-https://www.postgresql.org/media/keys/ACCC4CF8.asc|sudoapt-keyadd-将地址添加到系统的软件包源列表中ech

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

安装前需要注意的问题：1需要安装对应的驱动，具体参考下图：安装过程可以参考：Ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动2由于Cuda-9只支持gcc-6以下的版本，而Ubuntu18.04系统默认安装的

然后在NVIDIA官网上下载了cuda_

一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.1四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

文章目录1Docker简介2Docker安装2.1Windows安装2.2Linux安装2.2.1CentOS安装2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像（DockerImages

游戏玩家：需要选择性能较强的中高端显卡，如NVIDIA的RTX系列或AMD的RX系列。专业图形工作者（如视频编辑、3D建模等）：同样需要高性能显卡，且可能需要考虑显卡的专业优化和稳定性。

CentOS安装NVIDIA相关软件包时出现依赖问题1CentOS安装NVIDIA相关软件包时报错如下2解决方法1CentOS安装NVIDIA相关软件包时报错如下Error:Package:3:kmod-nvidia-latest-dkms

一、安装1.安装tensorrtpython接口下载trt包.tar.gzhttps://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download解压tarxvfTensorRT

PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架，通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL（NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary）的支持，为多GPU通信提供

NVIDIA发布首款数字人小

零、参考资料NVIDIA官网THUDM的GithubNVIDIA的Github一、构建TensorRT-LLM的docker镜像gitlfsinstallgitclonehttps://github.com

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。

安装前的准备确保系统要求：您需要一台安装了NVIDIA显卡的计算机（最好支持CUDA，至少6GB显存）。操作系统：Wind

文章目录PBD：XPBD：shapematchingPBD：【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的

本文参考自，但更加详细的介绍了安装方法，避免走弯路ubuntu下安装nccl具体教程_ubuntu安装nccl-CSDN博客文章浏览阅读1w次，点赞5次，收藏12次。

参考https://github.com/NVIDIA/nccl/issues/708问题使用deepspeed的时候报错RuntimeError:[1]issettingupNCCLcommunicatorandretreivingncclUniqueIdfrom

CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

在Ubuntu20.04上面安装完RTX4060的NvidiaCuda和TensorRT环境后，就开始跑些大模型看看。

【AIGC半月报】AIGC大模型启元：2024.08（下））(1)Nemotron-4-Minitron（NvidiaLLM）(2)VITA（腾讯优图多模态大模型）(3)mPLUG-Owl3（阿里巴巴多模态大模型

下载进入下载页：DownloadJulia|GenericLinuxBinariesforx86|64-bit|或者命令行$wget-chttps://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/1.0/julia-1.0.5-linux-x86_64.tar.gz$tarxzvfjulia-1.0.5-linux-x86_64.tar.gz$cdJulia-

我的笔记本和NVIDIAJetsonOrin都位于同一个192.168.1.x的网段内，我想远程访问Orin，但我不知道orin的ip方法1:使用arp命令打开命令提示符：按下Win+R键，打开“运行”

和cupy命令：（假设你的cuda安装的是12.x版本）pipinstallcupy-cuda12xpipinstallcuml-cu12--extra-index-url=https://pypi.nvidia.com

1.查看本地环境检查GPU型号lspci|grep-invidia查看linux系统版本uname-m&&cat/etc/redhat-release禁用nouveaulsmod|grepnouveau

GPU架构概述本文主要介绍NVIDIAGPU每一代架构的技术发展和架构之间的区别和联系，时间跨度从2010年至2017年，包括费米（Feimi）、开普勒（Kepler）、麦克斯韦（Maxwell）、帕斯卡

DeepSeedDeepSeed代表性功能MegatronMegatron代表性功能备注GPU底层优化有开创性的全栈GPU内核设计FP6量化更牛逼FusedCUDAKernels毕竟Megatron是Nvidia

一、问题描述如图，笔者试图在Ubuntu18.04虚拟机上运行PyCharm开发工具（已安装，安装过程可以参考我的博客Ubuntu安装PyCharm），无法启动，报错：CannotconnecttoalreadyrunningIDEinstance.Exception

因此使用Nvidia显卡状态监控命令：#使用watch命令watch-n0nvidia-smi0是几秒刷新一下

准备kotlin环境Ubuntu安装kotlin1.创建一个名为hello.kt文件，代码如下：funmain(args:Array){println("Hello,World!")}

nsight是NVIDIA最新的用于监测kerneltimeline的工具。nvprofnvvpnsight

Thethird-partydynamiclibrary(cublas64_102.dll;cublas64_10.dll)thatPaddledependsonisnotconfiguredcorrectly.C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9

nvm由于node.js的版本一直处于不断更新中，所以我们需要一个版本管理器来更好的使用node.js。nvm是一个开源的node版本管理器，通过它，你可以下载任意版本的node.js，还可以在不同版本之间切换使用。注意：安装nvm之前，要确保当前机子中不存在任何版本的node，如果有，则卸载掉。github：GitHub-nvm-sh/nvm:NodeVersionManager-POSIX-c

轻量级与资源高效2.2快速部署与版本控制2.3隔离与安全2.4简化运维2.5跨平台兼容2.6持续集成与持续部署（CI/CD）三、Docker的安装3.1ubuntu下安装docker3.2ubuntu下安装nvidia-docker3.3centos

从事AI开发的小伙伴，应该明白这个替代，不仅仅是Ascend-910加速卡的算力达到了Nvidia-A100的算力，而是需要整个AI开发生态的替代。下面简单列一下，昇腾生态与英伟达生态的一些对标项。

项目中遇到了需要双屏全屏的需求，向大神请教了，方法如下：Nvida显卡的情况下(没有A卡，也不太清楚怎么设置，应该也不麻烦）：打开nvidia控制面板，打开”3D设置>配置Surround、PhysX”

这些都离不开Nvidia的Cuda计算，而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。

在AI热潮中，连Nvidia自己的客户也想分一杯羹黄仁勋常说，他不做长远打算。他之所以不戴手表，是因为他认为“当下最为重要”。对NvidiaCEO黄仁勋来说，这是一个充满巨大成就与不小挑战的时刻。

Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn

文章目录前言1.Ubuntu安装SVN服务2.修改配置文件2.1修改svnserve.conf文件2.2修改passwd文件2.3修改authz文件3.启动svn服务4.内网穿透4.1安装cpolar内网穿透

首先，确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。

1.使用conda命令时出现“conda:commandnotfound”原因：~/.bashrc文件没有配置好解决方案：vim~/.bashrc在最后一行加上exportPATH=$PATH:/home/wzg/anaconda3/bin把上面的“/home/wzg/anaconda3/bin”换成自己的anaconda的安装目录即可。然后保存更改，运行source~/.bashrc参考：htt

这是docker的版本过低导致的解决办法2种升级docker版本nvidia-dockerrun(后面不用加–gpus=all)

[NVIDIA]-6入手JetsonXavierNXUSB摄像头图像采集+显示（基于opencv）示例本文主要讲述，基于JetsonXavierNX开发者套件及安装opencv3.3.1，进行USB摄像头图像采集

网络库知识分享01-Linux平台下muduo网络库源码编译安装3.mysql：sudoapt-getinstallmysql-serversudoapt-getinstallmysql-clientUbuntu

简单来说，显卡要NVIDIAGTX970或AMD290以上，CPU要Inteli5-459以上，内存8GB以上，要有两个USB3.0接口，一个USB2.0接口，一个HDMI1.3接口。

比如我的ROG想设置内屏用intel驱动（集显），外屏用nvidia独显驱动，那么可以这么写（虽然因为显卡驱动的bug目前不支持这种搭配，我的xorg.conf没有发挥应有的作用，但还是记录一下）：#没有