Nvidia

NCHW和NHWC

details/109219322转自：https://www.jianshu.com/p/61de601bc90f在深度学习中，图像数据通道格式有两种：NCHW，又称：“channels_first”，是nvidiacudnn
seiyaaa·2025-05-31 20:53

详解GPU

详解GPUGPU（图形处理器）就像电脑里的“图形小能手”，原本主要用来画画（渲染图形），现在还能帮忙干很多杂活（并行计算）一、先认识GPU的“钥匙”：驱动和开发工具装驱动：给GPU上发条不管是N卡（NVIDIA
霖12·2025-05-30 18:51

GPU加速Ollama

以下是通过不同方式实现GPU加速的具体方法：安装CUDA驱动和工具包确保系统已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。
慎思笃行丨·2025-05-30 10:15

CUDA Fortran 使用介绍与资源

CUDAFortran使用介绍与资源CUDAFortran简介CUDAFortran是NVIDIA与PGI(现为NVIDIA所有)合作开发的Fortran语言扩展，允许Fortran程序员直接使用NVIDIAGPU
东北豆子哥·2025-05-29 20:33

Python中使用CUDA/GPU的方式比较

Python中使用CUDA/GPU的方式比较在Python中利用GPU加速计算有多种方式，以下是主要的几种方法及其比较：1.CUDA原生开发方式：使用NVIDIA提供的CUDAC/C++API开发内核通过
东北豆子哥·2025-05-29 19:30

服务器配置采集

一、GPU信息收集查看GPU型号和驱动信息nvidia-smi-q>gpu_info.txt（输出会包含GPU型号、显存、驱动版本、温度等信息）查看CUDA版本nvcc--version2>&1|teecuda_version.txt
bloglin99999·2025-05-29 06:24

英伟达驱动更新记录_手把手教你如何通过NVIDIA（英伟达显卡）官网及时更新升级显卡驱动程序版本-网络教程与技术 -亦是美网络...

大家都知道新装好的电脑系统是需要打各种驱动程序的，比如常见的主板驱动、显卡驱动、声卡驱动等，不打驱动程序的电脑系统就好比刚盖好的房子没装修没上涂料一样，打了不合适的驱动程序甚至情况更糟，尤其是电脑里的显卡驱动，如果显卡驱动装不好，不但导致各种游戏玩得憋屈甚至不能玩，还会带来日常使用电脑时分辨率、闪屏等相关的问题，那么如何才能给自己的电脑系统打适合的显卡驱动程序，让电脑运行的更完美呢？那么下面就跟着
weixin_39643255·2025-05-28 16:16

[AI Meta Llama-3] 最强开源大模型Llama 3发布！

Llama3模型很快将在AWS、Databricks、GoogleCloud、HuggingFace、Kaggle、IBMWatsonX、MicrosoftAzure、NVIDIANIM和Snowflake
从零开始学AI·2025-05-28 15:36

zorin系统详解

其核心组件包括：Linux内核：采用Ubuntu同步的内核版本，确保硬件兼容性和安全性，支持主流和老旧硬件（如Intel/AMD处理器、NVIDIA/AMD显卡）。软件包管理：使用Ub
cmakerpymakerhtmler·2025-05-27 22:06

【Linux】Linux系统中升级CUDA到最新版本

1.前期准备1.1检查系统兼容性确认GPU支持CUDA：检查系统中是否有NVIDIAGPU：lspci|grep-invidi
彬彬侠·2025-05-27 20:19

C++ 读取英伟达显卡名称、架构及算力

实现步骤：1.安装依赖：安装NVIDIACUDAToolkit。确保显卡驱动支持CUDA。2.C++代码示例：#include
明月醉窗台·2025-05-27 02:55

芯片巨头英伟达NVIDI发展简史：从1993到2025，从GeForce256到Blackwell

可以说，在如今的AI领域，NVIDIA绝对是最重要的一股推动力量，它正在为全球AI的发展提供强大的算力
北京王老师·2025-05-27 01:51

nvidia 安装 失败解决 ddu安装

目录DisplayDriverUninstaller18.1.1.0下载地址：显卡驱动安装失败解决方法，2025测试okDisplayDriverUninstaller18.1.1.0下载地址：DisplayDriverUninstaller官网版下载v18.1.1.0-显卡驱动卸载工具PC版下载2025_3DM软件使用方法：卸载显卡驱动后，重启电脑ddu官网，没试过：DownloadDispla
AI算法网奇·2025-05-27 00:17

服务器esxi虚拟机黑苹果性能,EXSi安装Mac打造Mac Pro

配置如下：英特尔®至强™处理器E5-1650v3(6CHT,15MB缓存,3.5GHzTurbo)32G2133MHzDDR4RDIMMECC256GB三星850ProSSD2TB西部数据RE系列机械硬盘NVIDIA
飞碟数码·2025-05-25 09:47

Mac的显卡架构种类

目录一、Intel架构时期的Mac显卡（2006年至2020年）1.Intel集成显卡（iGPU）2.独立显卡（dGPU）——AMD和NVIDIA（1）AMDRadeon（主流独显选择）（2）NVIDIA
王景程·2025-05-25 05:49

实验笔记之——Ubuntu20.04配置nvidia以及cuda并测试3DGS与SIBR_viewers

之前博文测试3DGS的时候一直用服务器进行开发，没有用过笔记本，本博文记录下用笔记本ubuntu20.04配置过程～学习笔记之——3DGaussianSplatting源码解读_3dgs运行代码-CSDN博客文章浏览阅读3.2k次，点赞34次，收藏62次。高斯模型的初始化，初始化过程中加载或定义了各种相关的属性使用的球谐阶数、最大球谐阶数、各种张量（_xyz等）、优化器和其他参数。self.act
gwpscut·2025-05-24 23:43

H200高效能架构实战指南

内容概要《H200高效能架构实战指南》聚焦NVIDIA新一代计算架构的核心创新与工程实践，系统性梳理从硬件设计到算法优化的全流程技术栈。
智能计算研究中心·2025-05-24 06:10

NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署【2025年 5月 2日】

现在，开发者能够基于NVIDIAGPU，使用NVIDIATensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLL
u013250861·2025-05-24 05:39

使用NVIDIA模型和Milvus向量数据库实现高效RAG系统

使用NVIDIA模型和Milvus向量数据库实现高效RAG系统引言在人工智能和自然语言处理领域，检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)系统已经成为一种强大的技术
llzwxh888·2025-05-23 21:16

Dify+RAGFlow企业级智能知识库：PDF表格秒变结构化数据，检索精准度大幅提升！

结合部署本地知识库并提升检索准确率的详细教程及原理分析：一、环境准备与部署架构硬件要求：CPU≥4核（推荐支持AVX指令集）内存≥16GB磁盘≥50GB（用于存储向量索引）GPU非必需但可加速处理（推荐NVIDIAT4
AI大模型-王哥·2025-05-23 15:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.2 量子深度学习模型的基础理论与实现方法探索】

今天AI领域正面临类似的困境——GPT-4训练需要消耗1.7万个NVIDIAA100GPU运行3个月，能耗相当于300个家庭一年的用电量。
再见孙悟空_·2025-05-23 07:37

GPU集群的“碳中和”策略：从DVFS调频到液冷散热系统的能效模型

一、DVFS调频的能效优化机理1.1GPUDVFS的物理约束基于NVIDIAAmpere架构的实测数据表明：GPU核心频率每降低100M
学术猿之吻·2025-05-23 05:22

动态神经网络(Dynamic NN)在边缘设备的算力分配策略：MoE架构实战分析

一、边缘计算场景的算力困境在NVIDIAJetsonOrinNX（64TOPSINT8）平台上部署视频分析任务时，开发者面临三重挑战：动态负载波动视频流分辨率从480p到4K实时变化，帧率波动范围20-
学术猿之吻·2025-05-23 05:52

opencv_version_win32

执行opencv_version_win32.exe因为显卡较老2060super,NVIDIAGPUarch:758086878990。至于更高的反本没有显卡因此不知道。
kmblack1·2025-05-22 07:34

Nvidia通过自研LLM压缩技术爆炸式提升模型性能

Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1是一个大型语言模型（LLM），它是nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base的衍生版本，而后者是通过我们的
吴脑的键客·2025-05-22 04:46

一堂课，学会用NIM部署AI大模型， 构建RAG

一NIM课程概述目标：通过nvidia的AI分享课，了解NIM的概念和使用，另附一个使用NIM微服务部署大模型构建RAG的实验（课程目前free，云上有环境，地址：CourseDetail|NVIDIA
pang企鹅·2025-05-22 04:46

acrobat启动慢 adobe,为什么Adobe Acrobat滚动如此缓慢，我该怎么办？

(我发现，如果我从Acrobat中退出Alt-Tab，所有内容都会立即滚动完成，并且我的指针会恢复原状)我怀疑问题出在这台笔记本电脑(NVIDIAQuadroNVS160)上没有世界上最大的图形卡，但是它的滚动速
乾泽·2025-05-22 02:00

Windows 安装显卡驱动

1.第一步：打开Nvidia官网驱动下载页面2.第二步：选择相关信息，玩游戏选择，GeForceGameReady,创意设计、摄影直播选择NVIDIAStudio驱动程序（NVIDIAStudioDriver-WHQL
福葫芦·2025-05-22 00:17

工业元宇宙：从虚拟仿真到虚实共生

本文将深入剖析工业元宇宙的七大核心层级架构，并通过Unity数字孪生与NVIDIAOmniverse的协同案例，展示如何构建具备自主进化能力的虚实共生系统。1.工业元宇宙技术架构1.1七层参考模型
软考和人工智能学堂·2025-05-21 02:21

多节点多 GPU：大规模使用 NVIDIA cuFFTMp FFT

早在2022年1月27日，NVIDIA就发布了cuFFTMp抢先体验（EA）。cuFFTMp是cuFFT的多节点、多进程扩展，使科学家和工程师能够在百万兆次级算力平台上解决具有挑战性的问题。
技术瘾君子1573·2025-05-20 23:05

【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson TX2上

AI学习目录汇总1、硬件平台1.1MCUMicrocontrollerUnit，微处理器在单片机上也能跑的AI算法，好神奇啊，比如MCUNet1.2CPUCentralProcessingUnit，中央处理器一般的框架都有CPU版本，当然速度会慢一些，在x86电脑上勉强能用，在嵌入式ARM板上几乎无法使用1.3GPUGraphicsProcessingUnit，图形处理器例如英伟达的各种显卡等，具
郭老二·2025-05-20 21:21

TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南

NVIDIA的TensorRT-LLM通过提供一套专为LLM推理设计的强大工具和优化，TensorRT-LLM可以应对这一挑战。
知来者逆·2025-05-20 16:21

2024年深度学习-CUDA安装教程（失败解决方案）

1.打开设备管理器查看显卡如果存在nvidia系列显卡，则可以安装cuda进行深度学习加速如图存在NVIDIA系列显卡,可以继续安装2.打开cmd查看cudaversion输入nvidia-smi结果如图记住自己的版本号
吃小花的魔王·2025-05-20 04:32

极智芯 | 解读NVIDIA特供芯RTX4090D 详细对比RTX4090 性能水平如何

欢迎关注我的公众号「极智视界」，获取我的更多技术分享大家好，我是极智视界，本文分享一下解读NVIDIA特供芯RTX4090D详细对比RTX4090性能水平如何。
极智视界·2025-05-20 00:02

【已解决】win11笔记本电脑突然无法检测到其他显示器 / 无法使用扩展屏(2024.8.29 / 驱动更新问题)

我们点击win+x，找到设备管理器，查看显示适配器：主要问题就出现在NVIDIAGeForceRTX3060LaptopGPU上（虽然我把所有驱动都重新更新了一遍）。
秀秀_heo·2025-05-19 19:59

本地安装gpu版本torch（超简单）

1）创建并激活环境condacreate-nDOT1python==3.9condaactivateDOT12）方法1：命令行安装torch①查看cuda版本【12.6】nvidia-smi#查看电脑支持的
✧٩(ˊωˋ*)و✧709·2025-05-19 19:56

docker 方式运行ollama 大模型deepseek

在Linux上对于NvidiaGPU，Ollama可以在Docker容器内通过GPU加速运行。要开始使用Docker镜像，请使用以下命令。
neter.asia·2025-05-19 19:55

Torch GPU版本的安装

pytorchtorchvisiontorchaudio这三个模块然后在anaconda中的命令行输入：condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=12.4-cpytorch-cnvidia-y
COOKER·2025-05-19 18:53

Python 深度学习环境配置

在本地配置适用于深度学习的Python环境时，特别是使用主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），需要完成以下步骤：1.安装必要的软件和工具（1）系统依赖Windows:安装最新的显卡驱动（NVIDIAGPU
卖血买老婆·2025-05-18 02:19

NVIDIA® GPU的TCC模式与WDDM模式

1、NVIDIATesla/Quadro系列高端GPU在Windows环境下可以配置两种模式：1）Tesla计算集群（TeslaComputeCluster，简称TCC）模式2）Windows显示驱动模型
有段时光·2025-05-17 19:31

Ubuntu 24.04 LTS 装RTX50系显卡驱动&CUDA

安装NVIDIA显卡驱动从UbuntuSoftwareupdate检测不到。建议参考官网CUDA安装，同时将NVIDIADriver安装好。
superfhp·2025-05-17 13:12

部署deep seek需要什么样的硬件配置？

以下是不同场景下的配置建议：一、基础场景：轻量级推理（如7B-13B参数模型）适用场景：个人使用、低并发、本地测试硬件配置：GPU：至少1张显存≥24GB的显卡（如NVIDIARTX3090/4090、
NetTech.Top·2025-05-17 07:34

AI 视频生成神器，FramePack 整合包重磅来袭

例如，中实测老显卡Nvidia1060-6G也能生成流畅视频。技术基础：其基于Wan2.1和Hunyuan技术，后者被验证为开源模型且效果超越Sora，支持
gogoMark·2025-05-17 01:55

在Linux系统上部署DeepSeek的完整指南

本文以Ubuntu22.04为例）硬件配置：CPU：4核以上（推荐IntelXeon或AMDEPYC系列）内存：16GB+（复杂模型需32GB+）存储：50GB+可用空间（建议SSD）GPU（可选）：NVIDIA
摆烂大大王·2025-05-16 22:35

cpu要和gpu搭配吗_CPU与GPU合理搭配 整机性能当然不俗

NVIDIAGeForce445M的独立显卡其具体参数及性能表现先前已为大家详细介绍过，这里不再多说。此外，4GB的内存以及500GB5400转硬盘的配备也是当今主流。
维林兄弟·2025-05-16 21:01

『CV学习笔记』docker和nvidia-docker离线安装

docker和nvidia-docker离线安装文章目录一.docker和nvidia-docker离线安装1.1.docker的deb包下载链接1.2.nvidia-docker的deb包下载1.3.
AI大模型前沿研究·2025-05-16 21:27

阿里巴巴Qwen3大模型深度解析

负载均衡优化确保专家模块利用率，实测NVIDIAA100显卡单次推理耗时降低4
不会啊~·2025-05-16 12:22

开源GPU架构RISC-V VCIX的深度学习潜力测试：从RTL仿真到MNIST实战

此处可嵌入Tom’sHardware报道的谷歌技术路线）二、VCIX架构技术解码2.1向量协处理器接口创新设计对比NVIDIAStream
学术猿之吻·2025-05-16 11:16

DeepSeek-V3 部署技术文档（增强版）

DeepSeek-V3部署技术文档（增强版）一、系统环境准备1.硬件配置要求组件最低配置推荐配置性能影响说明GPUNVIDIARTX3090(24GB)NVIDIAA100(40GB)大模型参数加载显存
搬砖ing换来金砖·2025-05-16 11:15

nvidia-smi指令报错：Failed to initialize NVML: Driver解决 Ubuntu 清除缓存 apt-get命令参数

分配的新电脑，ubuntu18.04系统，nvidia的驱动都装好了，但是使用指令：nvidia-smi报错：FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch
处女座程序员的朋友·2025-05-16 00:28
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