新一代NVIDIA“帕斯卡”(Pascal)架构显卡即将发布，各种传言也如火如荼，最近网络上流传一张图揭露全新的Geforce X家族，包含了基于GP104的X80、基于GP100的X80 ti和X80Titan 从图表上可以看到，Geforce X80 Titan将是Geforce X系列中最强大的基于GP100的GPU卡，包含了6144个CUDA核心、384个阴影单元，192个ROP（光栅）单元，基础频率1025MHz
打开运行窗口，输入services.msc 并回车 2、找到NVIDIA FrameView SDK service，这个服务如果处于关闭状态就打开，如果处于开启状态就重启 3、重新打开NVIDIA GeForce
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NVIDIA GeForce RTX 2070曝光，预计售价400美元 ? 近日，外媒曝光了NVIDIA GeForce RTX 2070显卡。 GeForce RTX 2070作为RTX系列的入门款型号，拥有18组Turing SM单元、2304个CUDA单元、8GB DDR6显存，预计售价为400美元。
NVIDIA更新了显卡的用户协议，所有的GeForce系列显卡以后不能在数据中心进行深度学习了。 也就是说，基于GeForce和Titan芯片的深度学习云服务器，就此别过。 而Quadro显卡相较于GeForce显卡，加入了完整的OpenGL支持，并且在顶级型号上加入了ECC显存。 然而理论计算性能方面，采用相同GPU的Quadro显卡和GeForce显卡在计算能力上与昂贵的Tesla计算卡并没有什么区别，只是GeForce系列的显存容量一般相对较少。 这样一来，许多预算吃紧的深度学习用户就会选择相对便宜的GeForce显卡来用作深度学习计算使用。目前GeForce 1080 Ti的价格为699美元，国内售价一般在6000元上下。 不久前有人专门做了对比测试，在训练时间相同的情况下，Tesla最高级别的显卡在标准测试中的成绩为GeForce最高几倍显卡的的 1.25倍，整体差距不是很大，但是在价格方面，Tesla却是GeForce
12 月 26 日，圣诞节的欢庆气氛还未过，「英伟达 GeForce 条款更改」的消息铺天盖地，搅动人心。根据新的协议，普通用户仍可以购买并使用 Geforce 系列显卡的硬件，并自由使用。 为了澄清这一点，我们最近在针对 GeForce 的最终用户许可协议中增加了一条规定，不鼓励用户在严苛的大规模企业环境中不恰当的使用我们的 GeForce 和 TITAN 产品。 因为 GeForce 并非为数据中心而设计，并不适用于数据中心。我们的 GeForce 保修从未涵盖数据中心使用的情况。 为澄清这一立场，我们最近将这项条款添加至针对 GeForce 的 EULA，不鼓励用户在严苛的大规模企业环境中不恰当的使用我们的 GeForce 和 TITAN 产品。 更改 EULA 对目前的 GeForce/Titan 用户有哪些影响？ NVIDIA：除非 GeForce/Titan 客户选择下载新的驱动程序，否则对其没有影响。
禁止GeForce显卡跑深度学习，英伟达在盘算什么？ 终于藏不住了。 正值西方国家欢度圣诞节之时，英伟达给大家带来了一个surprise。 是一条关于GeForce显卡的禁令。 也就是说，基于GeForce和Titan芯片的深度学习云服务器，从此别过。 这不是演习。英伟达已经在日本开始行动了。 其实就是GeForce软件协议第2.1.3款中新增的最后一条。 No Datacenter Deployment. 当然，个人依然可以使用GeForce显卡。所以，服务器是否应考虑搬出机房，放在1U的机架上，但你需要忍受噪音和高温。 当然，也不是说数据中心就不能用GeForce显卡，其实还有一条路可走。 这个禁令后半句说得很清楚，如果你在数据中心用GeForce显卡挖矿，那英伟达还是允许你这么做的。
因为GeForce并非为数据中心而设计，并不适用于数据中心。GeForce保修从未涵盖数据中心使用的情况。 NVIDIA最近更新针对GeForce的EULA，就是不鼓励用户在严苛的大规模企业环境中不恰当的使用面向游戏市场的GeForce和TITAN产品。 我们需要知道，普通的PC系统和数据中心环境是有着很大不同的，GeForce和TITAN GPU是专为PC操作环境而设计的。 这些GPU配置不同于GeForce，其旨在支持使用GeForce驱动程序的大型矿场。 对于违反EULA的用户，NVIDIA会如何处理呢？ 为了澄清这一点，我们最近在针对GeForce的最终用户许可协议中增加了一条规定，不鼓励用户在严苛的大规模企业环境中不恰当的使用我们的GeForce和TITAN产品。
GeForce RTX 发布重点： 同时发布三款消费级显卡：GeForce RTX 2080 Ti、RTX 2080 和 RTX 2070 起售价分别为 999、699 和 499 美元（创始版各加 100 系列对比上一代 Pascal 架构的同级 GeForce 显卡将有「成倍的」性能提升。 「先抑后扬」的发布会 在 GeForce RTX 系列推出之前，英伟达的下一代 GeForce 显卡会是什么成为了巨大的谜团，众多媒体纷纷给出了自己的猜测和爆料。 10 年努力，GeForce RTX 系列最终面世，本次发布包含三个型号：GeForce RTX 2080Ti、RTX 2080、RTX 2070。从今天开始就可以预订，9 月 20 日发货。 ? 在发布会进行的同时，英伟达官网也同步开放了预购页面，其中展示了新显卡的部分性能参数：https://www.nvidia.com/en-us/geforce/20-series/ 其中 GeForce
文 / Gerardo Delgado 译 / 蒋默邱泽 原文 / https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/rtx-30-series-av1-decoding 而我们最新的GeForce RTX 30系列GPU已经准备好通过全新的专用AV1硬件解码器来处理高达8K的HDR流。 除了通过我们的新GeForce RTX 30系列GPU增加AV1解码支持外，我们还与生态系统合作，使GPU加速的AV1视频成为现实。 ? VideoLAN使跨平台开源视频播放器VLC能够使用GeForce RTX 30系列GPU解码AV1内容，从而使其速度更快且功耗更低。 AV1将推动互联网视频的下一个飞跃。 而GeForce RTX 30系列GPU在关键视频平台的支持下，代表着推动生态系统向前发展的一个重要里程碑，为您带来新一代的视频娱乐。
是一条关于GeForce的禁令。 这款备受AI“炼丹”群众喜爱的显卡，以后不能随便用来搞深度学习了。 也就是说，基于GeForce和Titan芯片的深度学习云服务器，从此别过。 ? 这不是演习！英伟达已经在日本开始行动了。 其实就是GeForce软件协议第2.1.3款中新增的最后一条。 ? No Datacenter Deployment. 当然，个人依然可以使用GeForce系列GPU。所以，服务器是否应考虑搬出机房，放在1U的机架上，你只需要忍受噪音和高温即可。 AI芯片领域，这12家创业公司值得关注》 当然，也不是说数据中心就不能用GeForce显卡。还留了一条路可走。 这个禁令后半句说的很清楚，如果你在数据中心用GeForce显卡挖矿，那英伟达还是欢迎的。
今日Lady发现国外一篇文章提到测试多片NVIDIA双风扇Geforce RTX时，会出现性能降低的状况 (点击阅读原文访问原始文章）。 文章提到The new GeForce RTX series cards perform well in GPU based rendering, as individual cards, and have 过去的Founders Edition 和“reference”reference GeForce卡（就是公版）都有一个风扇，靠近卡片的前面，吹过散热器，把箱子后部的大部分热空气抽干。 他说在英伟达的GeForce RTX 2080和2080 Ti Founders Edition卡上安装了新的双风扇冷却装置，将热量向上释放到电脑中，而不是像以前的单风扇设计那样从系统的后部排出。 ASUS Turbo版GeForce® RTX 2080/2080Ti 专为配备多显卡的主机及有限空间的环境而打造，结合多项创新设计，并借助外罩大幅增加气流，增强可靠性。 ?
原标题：NVIDIA不再允许数据中心用GeForce驱动，提供区块链服务除外 近日NVIDIA更新了GeForce显卡驱动最终用户许可协议（EULA），不再授权数据中心使用，意味着数据中心不能再使用GeForce 据Sakura Internet的公告表示，在2017年11月30日，NVIDIA修改了GeForce驱动程序软件的许可条款，新增了GeForce驱动禁止适用于数据中心中。 NVIDIA意图很明显，就是不想数据中心用便宜的GeForce游戏显卡，因为针对不同领域，NVIDIA提供了完备的产品线，例如图形工作站上的Quadro专业卡系列，针对高性能计算、深度学习方面的Tesla 所以之前很多服务器供应商直接就是采购GeForce游戏卡代替使用，毕竟硬件上差不多，如果不是特殊用途，GeForce驱动也够用了，但这样一来节省下的成本可就是天文数字了。
GPU基准测试：GeForce GTX 1080 vs Titan X(Maxwell) vs Titan X (Pascal) ? 我们比较了GeForce GTX 1080、Titan X Maxwell和Titan X Pascal三款GPU，使用的深度学习库是Neon、Tensorflow和Caffe，深度学习网络是AlexNet 基于GPU的测试结果 训练基准测试 使用四种GPU（Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080）进行一次前向迭代和反向迭代的总时间（越少越好） 推论基准测试 使用四种GPU（Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080）进行一次前向迭代的总时间（越少越好）。结果如下： ?
Nvidia现在完全支持GeForce卡上的GPU直通。 启用虚拟化后，Linux主机PC上的GeForce客户现在可以在虚拟Windows来宾OS上启用GeForce GPU直通。 GeForce GPU支持什么类型的虚拟化？ GeForce GPU直通支持1个虚拟机。GeForce不支持SR-IOV。 支持哪个GeForce虚拟化（测试版）驱动程序？ R465或更高版本的驱动程序支持GeForce虚拟化（测试版）。 哪些GeForce GPU和Windows操作系统支持虚拟化？
货还是给你买，但在数据中心不能用于深度学习 英伟达更新后的EULA，并不是不允许在数据中心使用GeForce显卡，而是禁止在数据中心部署GeForce配套软件（不授权）。 ? GeForce vs Tesla：性能相差不大，但价格却天上地下 那么，GeForce和Tesla的区别又在哪里？ 然而，在价格方面，Tesla却将近是GeForce的10倍。 再者，GeForce作为专门用做图形的显卡，做数据中心应用原本效率就不会太高，从数据中心这方面来说，原本购买GeForce做深度学习的可能性也不大。 还有一种可能，就是英伟达懒得去优化GeForce做非图形应用的软件了。
其中在PC平台构建最早、目前体验最完善的当属NVIDIA的GeForce Now，不过即便如此，其仍处于免费Beta阶段。 在CES的采访环节，黄仁勋透露，GeForce Now有数以万计的并发用户数。 然而，他紧接着答复记者“如果你要问云游戏还需要多久才能和PC一样优秀，那么我现在就可以问答你，‘永远也不会’”。 其实按照体验，GeForce Now以60帧运行某些1080P游戏，延迟可以做到16ms，可对于专业爱好者来说，仍旧不够。 所以，按照老黄的思路，GeForce Now其实真正解决的是PC游戏的多场景化问题，即你在家肯定是优先PC玩游戏，外出时可以在手机、平板上借助GeForce Now继续完成进度。 ?
软件：MATLAB 2020a （当前最新的matlab版本，提供了很多关于深度学习（常见的卷积神经网络和循环神经网络）的接口）
Ti 6.1 GeForce GTX 1080 6.1 GeForce GTX 1070 6.1 GeForce GTX 1060 6.1 GeForce GTX 1050 6.1 GeForce GTX Ti 3.5 GeForce GTX 780 3.5 GeForce GTX 770 3.0 GeForce GTX 760 3.0 GeForce GTX 750 Ti 5.0 GeForce GTX GeForce GTX 550 Ti 2.1 GeForce GTX 460 2.1 GeForce GTS 450 2.1 GeForce GTS 450* 2.1 GeForce GTX 590 7.5 Geforce RTX 2060 7.5 GeForce GTX 1080 6.1 GeForce GTX 1070 6.1 GeForce GTX 1060 6.1 GeForce GTX 950M 5.0 GeForce 940M 5.0 GeForce 930M 5.0 GeForce 920M 3.5 GeForce 910M 5.2 GeForce GTX 880M 3.0 GeForce
这意味着开发者们在未来将难以利用云服务器端的 Geforce 显卡进行诸如深度学习模型训练等工作。这一行动被认为是英伟达在机器学习上强推 Tesla 系列计算卡的举动。 根据新的协议，普通用户仍可以购买并使用 Geforce 系列显卡的硬件，自由进行使用。而在数据中心上，除区块链程序以外的所有程序都不在软件许可的允许范围之内。 条款 2.1.3「限制」中提到：（英伟达 GeForce 显卡的软件）不能部署在数据中心上，除区块链程序以外。 lang=us） 中文的「NVIDIA GeForce软件用户使用许可」也同时进行了更新。 协议中最重要的变化是添加了一个条款，禁止 GeForce 使用数据中心。」
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