NVIDIA 第2页

Debian安装配置Nvidia驱动

检查内核模块nvidia-smi检查已加载的内核模块lsmod|grepnvidia#输出参考nvidia_uvm49152000nvidia_drm11878418drm_ttm_helper163841nvidia_drmdrm_kms_helper2539522drm_ttm_helper

两斤半·2025-07-06 06:04

《ONNX推理部署全解析：从基础到进阶的实用指南》

它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发，后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持，旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题，为模型的存储

空云风语·2025-07-05 22:45

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

Python3.8+建议使用GPU（可选，CPU也能运行）内存：至少4GB需要安装的包#CPU版本（推荐新手）pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibpillow#GPU版本（如果有NVIDIA

1989·2025-07-05 17:39

不能什么都听AI的！！上当了老铁！！

今天像往常一样使用AI解决问题，当时我没意识到删掉会导致什么，我按它说的做了，将NVIDIA图形驱动工具删掉之后我的两块显示屏直接灭掉了一块，笑死。然后在我的细细盘问之下，发现原来这个东西不能删掉

野蛮人6号·2025-07-05 16:03

查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit

正好我的电脑配了NVIDIA独显，GTX1650，有菜可以炒呀，没有英伟达的要绕道了。

发光的小豆芽·2025-07-05 16:33

DeepSeek私有化部署3：openEuler 24.03-LTS-SP1国产化操作系统安装nVidia驱动

工具连接服务器开始操作了安装好新的操作系统第一步先更新一下#yum源更新sudoyum-yupdate显卡驱动下载因为在服务器上安装了6块teslaT4显卡，先看一下服务器识别到显卡没有#查看操作系统是否识别到了nVidia

·2025-07-05 05:45

NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程（五）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器（tune_visual）1.2.1.2语言模型（tune_llm）1.2.1.3投影器（tune_projector）1.2.1.4扩散模型（tune_diffusion_model）1.2.2理解数据转换1.2

强化学习与机器人控制仿真·2025-07-05 00:15

视频工具箱 1.1.1 |小而美的视频处理工具，支持多种常用功能

此外，VideoTools还支持GPU加速（兼容Intel、AMD、Nvidia显卡），让视

星图软件库·2025-07-04 22:31

怎么看GPU好坏，有哪些关键指标，显卡性能参数全解析

一、显卡核心参数解析1）在GPU-Z主界面顶端，会显示显卡的具体型号（Name）如“NVIDIAGeForceRTX4090”。

芥子沫·2025-07-04 15:39

Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2

当前安装的电脑配置:电脑名称：暗影精灵5系统名称：Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型：64位内存：8.0Gib处理器：Intel®Core™[email protected]显卡：NVIDIACorporationTU117M

快乐的笨笨·2025-07-04 06:08

【jetson】Linux下nvidia Jetson烤机程序（CPU+GPU）

烤机的jetson设备为如下，输入54v：reComputerMiniJ3011-IntelligentEdgeAIComputerwithNVIDIA®Jetson™Orin™Nano8GBCPU-burn

·2025-07-03 01:40

使用虚幻引擎5（UE5）开发游戏的最低配置推荐

Windows1064位（版本20H2或更高）处理器4核CPU（如Inteli5-4590或AMDRyzen51600），主频≥3.0GHz内存8GBRAM（推荐32GB以上，复杂场景需64GB）显卡NVIDIAGTX970

知1而N·2025-07-03 01:09

Python知识点：如何使用Nvidia Jetson与Python进行边缘计算

如何使用NvidiaJetson与Python进行边缘计算NvidiaJetson平台是专为边缘计算设计的一系列AI计算机，它们能够处理和分析来自物联网(IoT)设备和边缘节点的数据。

杰哥在此·2025-07-02 20:03

在NVIDIA Jetson和RTX上运行Google DeepMind的Gemma 3N：多模态AI的边缘计算革命

在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N：多模态AI的边缘计算革命文章目录在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N

扫地的小何尚·2025-07-02 20:31

Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南

一、训练环境搭建●硬件要求操作系统：Linux（推荐Ubuntu22.04.3LTS）可选配置：NVIDIAGPU（CUDA支持）1.Linux环境搭建建议双系统安装Ubuntu，具体参考如下教程：参考教程

笑衬人心。·2025-07-02 03:00

Deepfacelive安装报错解决记录

\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行

matouxiao·2025-06-30 08:41

linux下用ffmpeg测试nvidia 显示驱动是否安装成功的脚本

#!/bin/bash#生成一个10秒用户来测试的文件ffmpeg-y-flavfi-itestsrc=duration=10:size=1280x720:rate=30\-flavfi-isine=frequency=1000:duration=10\-c:vlibx264-presetfast-crf23\-c:aaac-b:a192k\input.mp4#测试输入文件（可替换为你自己的视频文

谢平康·2025-06-29 19:49

YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin转换与优化实践

以下是针对在RDK5开发板（基于NVIDIAJetsonOrin平台）部署YOLOv8模型的详细技术指南，涵盖从模型转换、优化到部署的全流程：YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin

pk_xz123456·2025-06-29 13:35

分布式训练架构解析

以NVIDIAA100为例，其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS，面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型，若采用单机单卡训练，仅完成一

·2025-06-29 11:55

恐怖黎明决定版中文免安离线运行版

WindowsXP/WindowsVista/Windows7/Windows8/Windows10处理器:x86兼容2.3GHz或更快的处理器（英特尔第2代酷睿i系列或同等产品）内存:2GB内存显卡:512MBNVIDIAGeForce6800

与凌风000·2025-06-29 10:44

最后的生还者2：重制版免安中文离线运行版+整合包

位处理器和操作系统操作系统:Windows10/1164-bit(version1909orhigher)处理器:IntelCorei3-8100,AMDRyzen31300X内存:16GBRAM显卡:NVIDIAGeForceGTX1650

与凌风000·2025-06-29 10:42

linux nvidia-smi失败（已测有效）

ref:https://worktile.com/kb/ask/345201.html当在Linux终端中无法找到nvidia命令时，可能有以下几种原因：Nvidia驱动未安装：首先，要使用nvidia

Summer_Anny·2025-06-29 05:36

nvidia-container-runtime离线包安装说明：快速部署NVIDIA容器环境

nvidia-container-runtime离线包安装说明：快速部署NVIDIA容器环境【下载地址】nvidia-container-runtime离线包安装说明此项目为无网络环境下的用户提供了nvidia-container-runtime

盛罡城Rachel·2025-06-29 04:29

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5

行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

NVidia，CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https:

justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】

下面为你详细介绍安装部署的步骤：一、硬件要求显卡：需要NVIDIAGPU，显存至少6GB，推荐8GB及以上。

岁月玲珑·2025-06-28 10:17

昇腾AI生态组件全解析：与英伟达生态的深度对比

本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度，深入剖析昇腾与英伟达（NVIDIA）生态的技术差异与适用场景。

·2025-06-27 20:13

docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].

以下是完整的解决方案和根本原因分析，结合最新技术和实践整理：根本原因分析缺少NVIDIAContainerToolkit现代Docker依赖NVIDIAContainerToolkit（前身为nvidia-docker2

·2025-06-27 18:05

centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit

要在CentOS7上离线安装NVIDIAContainerToolkit，需确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。

几道之旅·2025-06-27 18:05

编译OpenCV支持CUDA视频解码

特别是它的cudacodec模块，能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码，极大提升性能。

AI标书·2025-06-27 14:07

CUDA与venv的配置

以下是关键分析及配置方案：⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包（含nvcc编译器、CUDA运行时库等）必须安装在系统全局路径（如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo

老兵发新帖·2025-06-27 03:17

CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理

背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。

Omoo·2025-06-26 19:19

2021-02-03

服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动如果之前装过驱动，此时卡在登陆界面或黑屏可以尝试卸载之前装的驱动进入、usr/src版本430.40sudoapt-getremovenvidia

thalch·2025-06-26 11:31

Python学习Day33

CUDA：是NVIDIA显卡的“加速引擎”，相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”，让它能快速计算复杂的数学问题（如图像识别、数据训练）。

m0_64472246·2025-06-26 03:09

torch-gpu版本 anaconda配置教程

torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn

GXYGGYXG·2025-06-25 20:43

F5 携手NVIDIA BlueField-3 DPU加速服务提供商边缘AI发展

F5BIG-IPNext云原生网络功能部署于NVIDIABlueField-3DPU,可提升数据管理与安全性,加速边缘AI创新,引领AI-RAN未来发展世界移动通信大会,巴塞罗那,2025年3月6日-F5

资讯分享周·2025-06-25 07:40

CentOS7安装显卡驱动

1、下载驱动从官方驱动|NVIDIA下载驱动程序，此处下载了NVIDIA-Linux-x86_64-515.57.run。

贲_WM·2025-06-24 15:45

centos8安装显卡驱动

1、查看显卡型号```powershell命令：lspci|grep-ivga输出：01:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP102[GeForceGTX1080Ti

·2025-06-24 15:44

本地部署大语言模型

显卡（GPU）：入门级配置：推荐至少使用NVIDIAGeF

小俊学长·2025-06-23 14:59

TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容（h800）

环境说明TensorFlow安装与GPU驱动兼容CUDA/H800特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800

weixin_44719529·2025-06-23 07:17

非root用户在服务器（linux-Ubuntu16.04）上安装cuda和cudnn，tensorflow-gpu1.13.1

点击官网进行下载，根据服务器的具体情况选择对应的版本，如下图所示下载完毕后得到安装包cuda_10.0.130_410.48_linux.run下载cudnn，选择CUDA10.0对应的版本（需要注册登录nvidia

码小花·2025-06-23 07:16

如何安装Tensorflow和GPU配置

于是自己鼓捣了一番Tensorflow的安装，等管理员安装公用的环境不知道要到猴年马月……服务器是Linux系统（CentOS），GPU是英伟达公司的3090，已经安装好驱动，可以通过命令看到相关信息：$nvidia-smiTueMay2820

神隐灬·2025-06-23 07:45

BEV-Fusion环境配置（RTX4090）

SystemVersionSystemVer.Ubuntu22.04.5LTSKernelVer.6.8.0-57-genericGPU:RTX4090CudaVersionin/usr/local/cudanvcc:NVIDIA

·2025-06-23 06:10

DirectX function “GetDeviceRemovedReason“ failed with DXGI_ERROR_DEVICE_HUNG (“The GPU will not resp

“GetDeviceRemovedReason”failedwithDXGI_ERROR_DEVICE_HUNG(“TheGPUwillnotrespondtomorecommands”).GPU:“NVIDIAGeForceRTX4060

Roc-xb·2025-06-22 21:02

Ubuntu18.04全命令行在3090显卡上安装pytorch环境

1.3090驱动安装：sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppasudoaptupdatesudoaptinstallnvidia-driver-470sudoaptautoremovexserver-xorgsudoaptautoremove

镜中隐·2025-06-22 18:18

开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus）

一、技术背景与需求分析电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。传统仿真方法面临以下挑战：计算复杂度爆炸：四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程，单次仿真耗时可超100小时（基于CPU集群）；跨尺度建模困难：纳米级电磁热点与毫米级热流场需不同网格精度，传统有限元法（FEM）难以统一；实时

百态老人·2025-06-22 13:11

RISC-V向量扩展与GPU协处理：开源加速器设计新范式——对比NVDLA与香山架构的指令集融合方案

本文深入对比两大开源架构——NVIDIANVDLA与中科院香山处理器在指令集融合上的创新路径。01开源加速器生态的范式转移RISC-V向量扩展的核心突破RVV1.0标准带来三大革命性特性：1.

·2025-06-22 02:05

Docker使用宿主机GPU驱动：绕开nvidia docker的神奇方法

0、前言当我们在一个docker的容器中想要使用GPU时，往往需要从dockerimage构建之初就开始使用nvidiadocker。

~LONG~·2025-06-21 19:22

Ubuntu20.04 Nvidia Docker 安装

Ubuntu20.04NvidiaDocker安装首先，确保已经安装Nvidia显卡驱动一.安装docker1.下载安装包(ctrl+Alt+T打开终端)2.更新docker用户组3.测试4.查看docker

Naijiaaa·2025-06-21 19:19

2020-11-23 安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符

CBCU·2025-06-21 19:48

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