每次写教程的出发点都是一样，大家写的都不够全面，很容易造成操作失误。顺便记录一下在百度因为驱动加班的日子。。。一、总述一般来说，安装驱动有三种方式，1>通过runfile进行安装（难度高一点）；2>通过软件更新器进行安装（简单）；3>通过ppa源安装（简单）。新手搞后两种就行，第一种容易黑屏、循环登录、安装异常、文本模式和图形模式的切换，不好驾驭。不管哪个方法，先禁用nouveau，开源社区搞出来的东西，原来想着和nvidia扳手腕，没想到，大家上来第一步，干把它禁用，不然可能会和nvidia驱动产生冲突（之前有一次还禁用不掉，就很烦人）。终端输入：sudogedit/etc/modprobe
环境WSL2+Ubuntu22.04显卡驱动:528.89CUDA:11.7问题在创建docker时使用--gpusall会报错：dockerrun--gpusall-it-eDISPLAY=unix$DISPLAY-v/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rwcelinachild/orbslam2/bin/bashdocker:Errorresponsefromdaemon:failedtocreateshimtask:OCIruntimecreatefailed:runccreatefailed:unabletostartcontainerprocess:error
伴随着电脑游戏和图形处理的需求不断增加，很多笔记本电脑使用者开始考虑是否能够通过外接显卡来提升性能。然而，外接显卡对于笔记本电脑是否可行，以及如何连接外接显卡，对于很多人来说仍然是一个迷。本文将为您揭秘外接显卡的奥秘，回答笔记本能否接外置显卡的问题，并提供详细的连接方法，让您轻松实现笔记本电脑与外接显卡的结合。通过外接显卡，笔记本电脑的图形处理性能可以得到提升。外接显卡系统通常利用笔记本的MINIPCI-E接口以及相应的适配器来连接PCI-E独立显卡。这样一来，笔记本就能够通过外接显示器进行图像输出，并且为外接显卡提供独立的电源供应。虽然外接显卡系统的设置相对复杂，但它可以有效地增加笔记本的图
生成式AI的时代已经来临，属于它的iPhone时刻到了！就在8月8日，英伟达CEO黄仁勋，再次登上了世界顶级计算机图形学会议SIGGRAPH的舞台。图片一系列重磅更新接踵而至——下一代GH200超级芯片平台、AIWorkbench、OpenUSD……而英伟达也借此将过去数十年的所有创新，比如人工智能、虚拟世界、加速、模拟、协作等等，一举融合到一起。在这个LLM大爆炸的时代，老黄依然敢大胆放话：「买得越多，省得越多！」英伟达最强AI超算再升级在5年前的SIGGRAPH上，英伟达通过将人工智能和实时光线追踪技术引入GPU，重新定义了计算机图形学。老黄表示：「当我们通过AI重新定义计算机图形学时，我
Intel最近发布了101.4578Beta测试版显卡驱动，重点支持Arc锐炫系列，但在常规更新之外，还有一个隐藏点。在安装过程中，选择典型模式，会出现一个“ComputeImprovementProgram”(CIP)的新选项，字面意思就是“计算改进项目”，默认勾选。 它和所有类似的改进项目一样，都是用来搜集数据的。按照Intel的解释，为了改进Arc显卡的性能、功能、使用体验，CIP项目会搜集用户的电脑使用习惯、系统信息、其他设备信息、访问网站(不包含URL链接)等。其中，使用信息包括：显卡频率、驱动软件使用时长、系统内存占用量、笔记本电池续航时间、即插即用设备等等。系统信息包括但不限于：
opencv很早就支持cuda加速，但是一般用于图像处理模块。在视频读（包含实时视频流）写上，opencv可以使用ffmpeg作为后端进行编解码，通常是cpu软编解。如果ffmpeg的编译支持gpu硬编解，那么opencv的接口就直接支持硬件编解码了。1、ffmpegavcodec库是否支持cuda编解码1.1、系统库直接支持如果不想安装一堆依赖软件，可以直接下载static版本下载链接ffmpeg。linux下使用ffmpeg库，可能直接使用系统直接安装的libavcodec库（ubuntu下使用aptinstalllivabcodec-dev），可以直接使用ffmpeg工具查看）执行ffm
AI硬件市场上，NVIDIA可谓呼风唤雨，旗下的A100、H100加速器炙手可热。Intel、AMD也都在积极投入相关产品，前者主要是GPUMax系列，后者主要是InstinctMI系列。不久前，AMD刚刚正式推出了MI300系列加速器，其中MX300X首次将Zen4CPU、CDNA3GPU架构合二为一，并集成多达128GBHBM3，MI300A则是纯GPU方案，配备192GBHBM3。据说还有MI300C、MI300P两种版本，前者是纯CPU架构，后者则是MI300X的精简版，规模砍半。按照规律，这一代产品发布了，下一代产品肯定已经在积极研发中了，但是能从CEO口中确认下一代的名字，还不多见
近些年，AMD几乎每一代显卡都是从上到下做2-4种不同规模的芯片，比如RX6000系列的Navi21/22/23/24，比如RX7000系列的Navi31/32/33。不过，这一代有些特殊，因为日前发布的RX7900GRE中国零售特供版，用了重新封装的Navi31，有外媒称之为Navi31XL，所以一共有4种核心。现在，随着撼迅曝光RX7800XT红魔版，Navi32的正式版本第一次露出了真容，四大核心也终于聚齐了！AMDRX7000显卡“四大天王”终于聚齐了！AMDRX7000显卡“四大天王”终于聚齐了！Navi31：用于RX7900XTX/XT，一颗5nmGCD加六颗6nmMCD，577亿
尽管RX7000系列这一代显卡表现不尽如人意，但8月份的科隆游戏展上大家还是有可能看到RX7800系列显卡发布，填补中高端空白，目标是跟RTX4070显卡竞争。其中的RX7800XT显卡已经没多少悬念了，日前更是被PowerColor官网泄露，规格跟之前传闻的差不多，60组CU单元，3840个流处理器，256-bitGDDR6显存位宽。PowerColor还给出频率，标准/静音模式下，游戏频率2210MHz，加速频率2520MHz，而OC超频模式下，游戏频率2255MHz，加速频率2565MHz。显存频率为18GHz，这个跟之前传闻的19.5GHz有所出入。功耗也没有提及，不过PowerCol
Win11笔记本电脑RTX4080显卡安装Tensorflow-GPU方法步骤1.准备工作1.1版本查询1.2查看版本对应关系2.安装Anaconda3.安装CUDA和cuDNN4.安装GPU版TensorflowTensorflow是当前主流的深度学习框架，是深度学习方向从业者和研究生的生产力工具，我在本科参加学科竞赛期间曾经安装过tensorflow1.12版本和对应的keras2.2版本，相对来说，keras提供了较多调用tensorflow的API，这极大地减轻了工作量，而新版的tensorflow2.0及以上版本自带keras，无需再另外安装。近期考取了计算机科学与技术专业的学硕，打
