有两种方法，一种是用Nvidia官方的驱动，手动安装。另一种是使用系统自带的"软件和更新"附加驱动更新，直接选择应用更新，就可以自动安装了，但是不稳定，要一个个试是否可以使用。下面是使用官方驱动安装1、准备工作更新软件列表等sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallg++gccmakeuname-rsudoapt-getinstalllinux-headers-'这里接上刚刚那行指令的输出'查看gpu型号lspci|grep-invidia下载驱动官方驱动|NVIDIA下载适用于GeForce、TITAN、NVIDIARTX、数据中心、GRID等NV
1.再现问题执行命令：nvidia-smi提示信息：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.2.问题原因自己不具备这方面的知识，从网络上进行了搜索了解：这个问题通常是由电脑重启后切换到了新的内核版本上，由于linux内核升级，之前的Nvidia驱动就不匹配连接了，但是此时Nvidia驱动还在，可以通过命令nvcc-V找到答案。3.解决方案下载DKMS，由它维护内核外的驱动程序，并在内核版本变化
下载最新的灰测版本-蜥蜴成功运行到真机后，点击右侧RunningDevices选项卡，再点击+号选中当前设备；非常丝滑同步，在电脑侧也可以顺畅控制真机该功能大大方便了我们视线保持在显示器上专注开发，并且便于与UI视觉进行校准与比对。DevicemirroringYoucannowmirroryourphysicaldeviceinthe RunningDevices windowinAndroidStudio.Bystreamingyourdevice'sdisplaydirectlytoAndroidStudio,youcanexecutecommonactionssuchasstartin
打开VMware虚拟机报错VMwareWorkstation与Device/CredentialGuard不兼容一、问题描述二、本机环境三、解决方案一、问题描述复制虚拟机到笔记本，然后打开VMware虚拟机时，报错：VMwareWorkstation与Device/CredentialGuard不兼容二、本机环境win11家庭版三、解决方案右键win徽标，打开设置，依次点击应用->可选功能->更多windows功能，在弹出的对话框中取消勾选“虚拟机平台”功能即可。然后重新启动windows系统，此时再尝试打开虚拟机即可正常打开。
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1.背景介绍物联网（IoT）已经成为当今社会发展的一股新力量。从个人生活到商业领域，无处不在的物联网设备已然成为各行各业中的基础设施，但它们也带来了新的复杂性——这就要求它们对能源管理进行重新设计。而对于嵌入式系统来说，能源管理是一个至关重要的问题，因为它直接影响到系统的功耗、电源管理、安全性等。传统的能源管理方法通常是基于离散能源控制（DC-ACpowercontrol），即通过直流电路对功率进行调节，或者采用变压器交流（AC-ACconverter）进行交流电流控制，通过控制输出电压和频率来实现功率的控制。但是随着物联网设备的普及，这种传统的能源管理方式
目录前言1.更换SSD固态硬盘（1TB）2.重装系统（win10家庭中文版）3.安装驱动程序3.1NVIDIA显卡驱动3.2电脑管家3.3指纹驱动3.4蓝牙驱动4.其他设置4.1Office激活前言19年入手的华为matebook13笔记本，原装硬盘512G，且C盘只分80G。已经使用三年了，C盘爆红，D盘也只剩不到80G，所以决定更换一块更大的硬盘，重装下系统，顺势把电脑里的文件好好整理一下，重新配置环境准备阶段：购买固态硬盘；备份电脑资料；制作启动优盘动手阶段：换硬盘；装系统；安装驱动程序更换的是三星970evoplus（1TB）固态硬盘，采用win10官方镜像直装的方法安装与电脑预装一致
cuSPARSE，一个CUDA的稀疏矩阵求解库官网教程链接介绍该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用库的方案可以被分为4类：（类别1234）稀疏的向量与密集向量转化的方法（1）稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2）稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（3）允许不同格式之间的转化，以及CSR矩阵的压缩（4）cuSPARSE库允许开发人员使用GPU进行加速，允许输入与输出数据驻留在GPU内存中，其中包含了许多分配的方法例如cudaMalloc()cudaFree()cudaMemcpy(),cudaMemcpyAsync()1.1
NVIDIA英伟达GPU显卡算力表随着深度学习的火热,显卡也变得越来越重要.而我们在安装各种各样的适配显卡的软件工具时,都会提到一个显卡算力的概念.这里的显卡算力指的并不是显卡的计算能力,而是指的显卡的架构版本.专业显卡Tesla系列NVIDIADataCenterProductsGPUComputeCapabilityNVIDIAA1008.0NVIDIAA408.6NVIDIAA308.0NVIDIAA108.6NVIDIAA168.6NVIDIAA28.6NVIDIAT47.5NVIDIAV1007.0TeslaP1006.0TeslaP406.1TeslaP46.1TeslaM605.
我们使用Docker的过程中往往需要使用GPU，于是需要安装NVIDIADriver、NVIDIAContainerToolkit和CUDAToolkit等工具。如果你使用的是Ubuntu等Linux原生系统+docker：你需要在/etc/docker/daemon.json中设置default-runtime为nvidia，然后重启docker，确保你启动了NVIDIAContainerToolkit。{"runtimes":{"nvidia":{"path":"nvidia-container-runtime","runtimeArgs":[]}},"default-runtime":"
