文章目录TensorFlow简介TensorFlow是什么tensorflow版本变迁tensorflow2.0架构安装过程常用IDE安装python3.9的安装Anaconda的安装CUDA安装cuda软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow的gpu版本安装TensorFlow简介TensorFlow是什么TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Google的开源软件库（最初由Googlebrainteam进行开发的内部库，由于它的易用性Google决定把它开源出来）.采取数据流图，用于数值计算.节点——处理数据线——节点间的输入输出关系数据流图中的数
另一篇：ffmpeg硬编解码InterQSV常见的硬件编码包括NvidiaGPU与IntelQSV两种，还有一些嵌入式平台如树莓派，瑞芯微等。首先理解一下概念，Nvidia中文名英伟达是一个厂商名字，GPU则是这个厂商生产的显卡里的一个个图像处理的逻辑单元，它主要是作图片处理，但有逻辑处理的能力，所以可以替cpu分担一些逻辑处理压力。了解一下ffmpeg对Nvidia的GPU编码支持哪些参数，可以通过ffmpeg-hencoder=h264_nvenc可以看到编码的参数与x264相比有些类似，但少很多，不过关键的都在。解码时ffmpeg对它的参数支持查看：ffmpeg-hdecoder=h26
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目录一，cuda版本与显卡驱动的对应问题？二，cudnn与cuda的关系？三，cuda和cudnn如何使用？四，如何安装cv2？五，升级pip命令六，在cmd中提示缺少pip、python、conda等命令七，如何一键安装GitHub项目的环境依赖1，在项目文件夹里进入到cmd命令行2，运行一句代码即可八，各种conda命令(创建虚拟环境，安装库……)1，anaconda的作用？2，常见的conda命令一，cuda版本与显卡驱动的对应问题？ 因为cuda，cudnn，NVIDIA显卡驱动是存在关联的，所以选择cuda版本的时候需要考虑两个方面。第一个方面：你的项目需要什么版本的cuda；
目录一，cuda版本与显卡驱动的对应问题？二，cudnn与cuda的关系？三，cuda和cudnn如何使用？四，如何安装cv2？五，升级pip命令六，在cmd中提示缺少pip、python、conda等命令七，如何一键安装GitHub项目的环境依赖1，在项目文件夹里进入到cmd命令行2，运行一句代码即可八，各种conda命令(创建虚拟环境，安装库……)1，anaconda的作用？2，常见的conda命令一，cuda版本与显卡驱动的对应问题？ 因为cuda，cudnn，NVIDIA显卡驱动是存在关联的，所以选择cuda版本的时候需要考虑两个方面。第一个方面：你的项目需要什么版本的cuda；
文中图片大部分来自NVIDIA产品白皮书TODO：英伟达显卡型号梳理目录：一、NVIDIAGPU的架构演变历史二、Tesla架构三、Fermi架构四、Kepler架构五、Maxwell架构六、Pascal架构七、Volta架构八、Turing架构九、Ampere架构十、Hopper架构一、NVIDIAGPU的架构演变历史和基本概念[1]截止2021年，发布时间离我们最近的8种NVIDIAGPU微架构是：Tesla (特斯拉)Fermi（费米）Kepler（开普勒）Maxwell（麦克斯韦）Pascal（帕斯卡）Volta（伏特）Turing（图灵）Ampere（安培）Hopper（赫柏）NVI
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文章目录一、VisualStudio2022+CUDA11.6(Windows10)1、VisualStudiocommunity2022的安装2、NVIDIA驱动的安装3、CUDA11.6的安装4、VisualStudio配置与测试5、debug二、VisualStudioCode+CUDA11.6(远程连接Ubuntu)1、VScode的安装。（省略）2、VScodessh远程连接（可参考其他详细教程，这里只记录主要步骤）3、安装相关插件这里是安装CUDA11.64、编译和调试（以matrixMul为例）引用记录两种CUDA开发环境的配置过程。一、VisualStudio2022+CUDA
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RTX40系显卡的家族阵容正越发齐整，是时候前瞻下RTX50系了。事实上，早在去年12月，就有坊间传言NVIDIA正在验证RTX50系原型样卡，GPU芯片代号Blackwell。日前，爆料大神RedGamingTech抢先分享了RTX50系显卡或者说BlackwellGPU的部分细节。他指出，新一代游戏显卡（如GB102）依然是单GPU芯片设计，单服务器/数据中心产品则会采用MCM多芯片互联。规格方面，基于GB102的RTX5090包含144组SM单元，也就是18432个CUDA（假设每组SM还是128个CUDA），比RTX4090多出12.5%，96MB二级缓存，匹配GDDR7显存（384b
