最近，当我尝试在我的电脑上运行一个需要GPU支持的应用程序时，我遇到了一个错误信息："The NVIDIA driver on your system is too old (found version 9010). Please update your GPU driver"。这意味着我的电脑上安装的NVIDIA驱动程序版本太旧，无法满足应用程序的要求。这篇博客将介绍如何解决这个问题，并升级GPU驱动程序。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发，加上平时学习的一些零散的知识，最近打算整理，将这些做成一页文章。 主线任务：梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务：了解 GPU 硬件工作机理 支线任务：掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务：了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务：掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务：了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
话说，程序员三大浪漫，操作系统、编译器和图形处理。Rust 语言已经攻陷了其中两大浪漫，操作系统和编译器，那么图形处理呢？Rust 语言还能“浪”起来吗?
如果你在安装或升级显卡驱动程序时遇到了"This graphics driver could not find compatible graphics hardware"（该显卡驱动程序无法找到兼容的显卡硬件）的错误信息，不要担心，本文将为你提供一些解决该问题的方法和技巧。
1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
上一篇文章说到我从客户端转前端的历程，短短一年的时间就打开了前端世界的大门，简直就是有无穷多的东西可玩，以前酷爱Java的我终于见识到什么都可以写的JavaScript的厉害了，不仅仅可以写Web，客户端，后端，系统应用，还可以在神经网络、物联网，甚至嵌入式都可以，简直就是一个万能的语言，可以说能编程的地方理论上都可以用JS来写！
这项工作受到两大行业趋势的推动。第一是向基于硬件的网络媒体系统的转变，这导致了软件定义的工作流程的出现。该工作流程允许快速重新配置资源，以最大限度地利用硬件和软件。第二是 GPU 虚拟化，使得工作站从办公桌转移到数据中心，以提供更安全、利用率更高、更易于维护的基础设施。在这种环境中，资产永远不会离开数据中心的范围，而虚拟用户应用程序通过 IP 网络交付给在笔记本电脑或小型计算机系统上运行的客户端上的一个或多个用户。
在深度学习领域中，GPU 是一种广泛用于加速模型训练和推断的强大工具。然而，有时我们可能会遇到一个错误信息：device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device ]。这个错误表明代码尝试在 GPU 上运行，但却没有可用的 GPU 设备。本文将讲解此错误的原因及解决方法。
Vulkan是一个用于图形和计算设备的编程接口，Vulkan是一个跨平台的2D和3D绘图应用程序接口（API），最早由科纳斯组织在2015年游戏开发者大会（GDC）上发表。
在现代计算设备中，GPU（图形处理器）扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入解析有关GPU硬件的技术知识，涵盖显卡、显存、算力等关键方面。我们将从硬件架构、性能测评、功耗管理等角度进行解析，揭示GPU硬件技术的核心要点。
其实就是处理输入事件开始到结束的时间，如果竖条中此颜色高度过高代表输入事件应放到其他线程去做
帧率（Frame Rate）是图像领域中的定义，通俗来讲就是指动画或视频每秒显示的画面数（帧数Frames），即FPS（ Frame per Second）。帧率越高，则每秒钟显示的帧数越多，所显示的动作就会越流畅。
当今的作弊行为主要是使用内部Directx挂钩或窗口覆盖图来可视化隐藏的游戏信息。这两种方法已被广泛记录，但其他更不起眼的方法包括在Windows内核中挂接图形例程，正如我们将在本文中演示的那样。没有公开发布使用与此类似的方法，这很可惜，因为与普通的Directx钩子相比，它实际上非常易于使用并且几乎没有痕迹。
官方文档: https://openucx.readthedocs.io/en/master/
根据技术市场研究机构Jon Peddie Research的一份新报告，中国的GPU初创企业数量非同寻常，因为该国试图获得人工智能的优势以及半导体主权。
在漫长的等待过程中，rt-smart开源版本发布出来了。拿到rt-smart第一手资料的，就在思考如何用rt-smart做些好玩的东西，可以充分发挥出用户态与内核态的特性。正好目前正在研究树莓派4的显示屏和触摸屏，所以就想着把lvgl最新版本移植上去跑跑，看看上手难度以及最后的运行体验效果究竟怎么样。心动不如行动，立即评估自己的时间。花了两三个小时就把思路理清楚了，然后花了三四个小时去用代码实现功能，最后效果确实还很好，不管是流畅性还是代码的设计都非常简单明了，下面来分享一下其中的过程。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 将光线追踪性能大幅提升“100倍”，英特尔做到了 ！ 英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中，这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时，修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道： 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”（没有开玩笑）。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化，他们仅仅是修改
上期我们在《虚拟化与云计算硬核技术内幕 (10) —— 事事有人管，人人有事管》中，为大家描述了如何将特定外设的中断送到指定的虚拟机的指定CPU上。那么，虚拟机的外设实际上到底是哪里来的呢？
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 将光线追踪性能大幅提升“100倍”，英特尔做到了 ！ 英特尔近日合并了一个光线追踪的修复程序到开源的Mesa Vulkan驱动程序中，这个合并请求目前已经登陆Mesa 22.2。 同时，修改这个程序的英特尔Linux图形驱动程序工程师Lionel Landwerlin说道： 这个合并请求就好像将光线追踪性能提升了 “100 倍”（没有开玩笑）。 但网友们似乎不是很认可性能提升“100倍”这个说法。 我不会将这次操作称为优化，他们仅仅是修改了错误，将
在过去几个月中，AI Benchmark得分被用于许多活动中，AI Benchmark评估智能手机在一系列开源算法中的表现，这些算法执行图像分类，面部识别，图像超分辨率以及照片增强，分割和去模糊。
作者 | 李冬梅 当地时间 2 月 20 日，Linux 创始人 Linus Torvalds 发布了稳定的 Linux 6.2 内核更新，他将该版本描述为：“也许它不像 6.1 那样是一个性感的 LTS 版本，但还是希望这版普通的内核得到更多测试人员的偏爱。” 这是 Linux 在 2023 年的第一个主要内核版本更新。 为了做到真正的开箱即用，Linux 6.2 提升了 Intel Arc Graphics（DG2/Alchemist）的稳定性。英特尔的 On Demand 驱动程序现在状态良好，已适
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP，主打高效、准确的“听歌识曲”，“扫描识别MV”功能，这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力，例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
nvidia-smi是一个用于管理和监控NVIDIA GPU（图形处理器）的命令行实用程序。它提供了一个简单而强大的方式来查看GPU的使用情况、温度、内存占用等信息，以及进行一些基本的管理操作。 本篇文章将介绍如何使用nvidia-smi以及常见的用法和参数选项。
图形用户界面，英文为Graphical User Interface，简写为GUI。
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
在经历几个版本的测试后，Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布！这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
如果你以为除了电脑和手机之外就安全的话，那你就还是低估硬件漏洞的危害了。此前，在英特尔CPU曝光出安全漏洞之后，很多人就将目光看向了英伟达这家世界上最大的GPU厂商。
随着数据需求工作负载渗透到数据中心并覆盖传统的CPU性能，GPU各供应商已经为数据中心补充了全新的设备和显示卡。 最近大数据、人工智能以及机器学习的潮流正在企业服务器之间形成连锁反应。因为传统的微处理器难以有效地处理这些来自要求苛刻的工作负载的信息，因此数据中心图形处理器转移至该领域填补相关的资源空白。 📷 自70年代以来，图形处理单元最初被用于从中央处理器处理视频和图形处理任务。与典型的CPU相比，这些系统具有不同的底层设计，GPU是为在单一数据流上最大化高速流水线上吞吐量而构建的。CPU也被设计为支持快
对于读者而言，这是一个简短的参考信息，它不是来自与作弊/反作弊/驱动程序或相关技术有关的深厚技术背景。引起我们注意的是，许多人想知道为什么当玩家打开超频/调谐软件时某些反作弊功能会阻止或记录日志。首先，我将解释为什么这些类型的软件需要驱动程序，然后显示一些示例说明为什么它们很危险，并提供有关危险代码回收的信息，这些代码使最终用户容易受到攻击。出于最终用户的方便而回收代码的风险，这是一个懒惰的决定，可能会导致系统损坏。在这种情况下，将从kernelmode.info，OSR Online等站点中回收代码。该软件使用的驱动程序特别有问题，如果要开发大量的人，这将是我要寻找的第一个目标-由于下面提供的工具，游戏玩家和技术爱好者将是一大群。这绝不是一个详尽的清单，我只讲了一些在作弊社区中已经被利用的驱动程序。野外有几十个甚至数百个。让我们用这些类型的软件介绍驱动程序的原因。
当您在使用 PyTorch 进行深度学习应用时，有时会遇到下面这个错误信息：“Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False”。本文将为您解释这个错误的原因以及如何解决它。
这个错误一般表示你的CUDA驱动版本不兼容当前的CUDA运行时版本。这篇文章将向你展示如何解决这个问题。
原文地址：牛客网论坛最具争议的Linux内核成神笔记，GitHub已下载量已过百万
由于目前Jetson Nano还在路上，没有拿到实物，所以我们一起来看看他都说了些啥，来解解渴吧！
LabVIEW 是 工程 师 用来 开发 自动 化 研究、 验证 和 生产 测试 系统 的 图形 化 编 程 环境。Labview作为图形化编程语言，图形控件拖拽式编程，显得更加直观形象，也很容易上手学习。 LabVIEW是一种数据流编程语言，旨在简化科学和工程应用程序的开发。它广泛应用于控制、测试、测量和监控领域。
在使用OpenGL进行编程时，有时可能会遇到以下错误提示：OpenGL.error.NullFunctionError: Attempt to call an undefined function。这种错误通常是由于尝试调用一个未定义的OpenGL函数而导致的。本文将介绍一些可能的解决方案来解决这个问题。
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
2006年，图形处理器（GPU）总出货量约为1.35亿。同年，ARM 完成对挪威Falanx公司的收购，并获得其移动GPU技术，完成对原有IP技术的扩展。10年后的今天，GPU已经广泛用于智能手机、DTV和平板电脑等多种设备，短短10年时间ARM Mali技术也已成为全球出货量第一的GPU，仅2015年总计出货量就超过7.5亿。
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
计算机领域有一个经典的问题：从你在浏览器中输入URL并按下回车，到网页渲染出来，这中间发生了什么？
现代操作系统由一个或多个处理器、主存、打印机、键盘、鼠标、显示器、网络接口以及各种输入/输出设备构成。计算机操作系统是一个复杂的系统。
机器之心报道 机器之心编辑部 终于等到了这一天：英伟达开源了他们的 Linux GPU 内核驱动。 「英伟达是我们遇到的硬件厂商中最麻烦的一个。」这是 Linux 内核总设计师 Linus Torvalds 十年前说过的一句原话。 当时，Linus 正在芬兰赫尔辛基阿尔托大学举办的学生和开发者研讨大会上接受采访。在会上，一位现场观众称其买过一款搭载了集成显卡以及 NVIDIA 独立显卡的笔记本电脑，但是在 Linux 下通过 NVIDIA Optimus 技术进行独立显卡与集成显卡之间的切换却得不到驱动
按照ESXi对应版本不同下载不同的安装包。安装包内含ESXi主机驱动和虚拟机驱动。
昨天在使用Unity制作一些效果时，突然整体屏幕黑了，显示内容后，屏幕的分辨率变得很低，由原来的1920*1080，变成只有1024*768。
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，因此，可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器，都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
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