安装方法InstallationGuide—NVIDIACloudNativeTechnologiesdocumentation1.本地节点添加NVIDIA驱动程序要求：NVIDIAdrivers~=384.81先确保你的主机上的NVIDIA驱动程序正常工作，你应该能够成功运行nvidia-smi并查看你的GPU名称、驱动程序版本和CUDA版本$nvidia-smiThuJul1411:49:332022+-----------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI515.57
1、查看内核版本:系统设置-内核（SystemSettings->Kernel）2、安装显卡驱动sudopacman-Snvidia 这里会出现很多版本的显卡驱动，选择与你内核版本一致的版本，数字越大代表驱动越新，比如我的就选择：linux515-nvidia-470xx3、装完以后重启系统，不出意外的话，这里就是nvidia显卡驱动了 4、双显卡管理（独显和集成显卡）但是双显卡的话，可能还是用的集成显卡，这里还需要安装管理程序：可以看archwiki里面的有很多管理程序，这里我选择optimus-manager根据官网介绍：kde安装前需要配置一下/etc/sddm.conf（gnome用户
写在前面：如果按照正常方法安装不成功（如无法连接第二屏幕，nvidia-smi无显示），先尝试在安装后不管什么方法进入桌面后在应用程序中找到NVIDIAXServerSettings，在最后一项PRIMEProfiles将NVIDIAOn-Demand改为PerformanceMode，重启后正常，安装深度学习环境也无问题，但是我的神州刷新率还是60hz，网上说法还是核显输出。 1.首先禁用Nouveau（Ubuntu安装显卡驱动详细步骤） 查看nouveau$lsmod|grepnouveau禁用$sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件最后加入b
一、DeepStream配置文件解析参考：官方文档DeepStreamReferenceApplication-deepstream-app1.DeepStream应用程序架构下图为NVIDIADeepStream应用程序架构DeepStream参考应用程序是一个基于GStreamer的解决方案，由一组封装底层api的GStreamer插件组成，以形成一个完整的图。参考应用程序能够接受来自各种源的输入，如摄像头、RTSP输入、编码文件输入，此外还支持多流/源功能。由NVIDIA实现并作为DeepStreamSDK的一部分提供的GStreamer插件列表包括:StreamMuxer插件从多个输入
对于深度学习，官方指出在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络JetsonProductsGPUComputeCapabilityJetsonAGXXavier7.2JetsonNano5.3JetsonTX26.2JetsonTX15.3TegraX15.3GeForceandTITANProductsGPUComputeCapabilityGeForceRTX30908.6GeForceRTX30808.6GeForceRTX30708.6NVIDIATITANRTX7.5GeforceRTX2080Ti7.5GeforceRTX20807.5GeforceRTX20707.5Gefo
尽管CAD是一项高度可视化的计算任务，但它更多地依赖于强大的CPU，而不是显卡。但是，如果您想优化您的设计工作，您仍然需要一个相对熟练的GPU。如果没有这个核心设备，您将在调整或旋转设计时体验到卡顿缓慢的过渡，从而扰乱您的工作流程并限制您的工作效率。此外，如果您选择的CAD程序未将您选择的显卡列为合适的设备，今天赞奇云工作站将为你推荐几款超好用的CAD显卡名单。1、英伟达QuadroP4000QuadroP4000具有出色的内存配置，可以轻松处理大多数大型CAD项目。8GBRAM适用于60Hz、4K分辨率，因此您可以为您的工作注入您想要的所有复杂细节。243GBps的内存带宽补充了堆叠的VRA
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，需要安装apex进行半精度运算，本文总结了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环境：Ubuntu20.04AMD58008-core16-ThreadNVIDIARTX3090Pytorch1.13(gpu)Python3.9CUDA11.7一.安装CUDA确保你的apex跟CUDA版本对应，如果不对应，则在运行程序时会产生各类kernelfu
目录前言前期准备电脑要求安装anaconda安装相应版本的CUDA配置ChatGLM-6BConda环境安装pytorchChatGLM-6B最新版模型环境部署及安装源码下载模型下载相关库安装运行web演示作为API部署参考资料其它资料下载前言ChatGPT的爆火让许多公司和个人都想要开发自己的大型语言模型，但是，由于算力和语言模型开发能力等诸多方面的限制，许多人最终都只能在开发的早期阶段止步不前。然而，近期清华大学知识工程和数据挖掘小组（KnowledgeEngineeringGroup(KEG)&DataMiningatTsinghuaUniversity）发布了对话机器人ChatGLM-
RTX40系列游戏本还有几天就上市了，商家选了个比较特别的日子，2月22号22:00，真是有心了。为了用游戏本做AI的朋友选的时候有的放矢，特意查了一下RTX40系列的CUDA核心与频率，计算一下FP32TFLOPS，便于比较。笔记本GPU：RTX40系列笔记本GPU：RTX30系列笔记本GPU： RTX30系列的游戏本还占有较大的市场，估计随着RTX40系列游戏本的推出，价格上可能会有一些优惠，性价比会有提高，也可以关注一下。RTX40系列与RTX30系列游戏本对比：NVIDIA给出的测试显示，RTX40系列笔记本GPU性能比上一代有较大的提高：除了加速频率的提升，还
基于Docker的深度学习环境部署1.什么是Docker？2.深度学习环境的基本要求3.Docker的基本操作3.1在Windows上安装Docker3.2在Ubuntu上安装Docker3.3拉取一个pytorch的镜像3.4部署自己的项目3.5导出配置好项目的新镜像4.分享新镜像4.1将镜像导出为tar分享给他人4.2或者将镜像推送到云仓库5.使用新镜像6.跨平台造成nvidia-smi不可用的问题6.1确认是该问题6.2win2linux问题如何解决？6.2.1手动创建软链接6.2.2使用Dockfile自动完成6.3linux2win问题如何解决？6.3.1在WSL使用时手动删除软链接
