今年最为火爆的产业无疑就是AIGC，也就是以AI为主导的生成式内容，包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说，只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天，可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上，还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA，而且在多年前就开始布局AI，它就是芯片巨头Intel公司。
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下，是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为，影响公有云服务器安全和可用性呢？为此，研究一下狗狗币的挖矿模式。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
3.5. Mode Switches GPUs that have a display output dedicate some DRAM memory to the so-called primary surface, which is used to refresh the display device whose output is viewed by the user. When users initiate a mode switch of the display by changing th
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。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
提到挖矿，很多人都比较感兴趣，众所周知，挖矿是除了直接交易数字货币之外，获取数字货币的唯一途径，而挖矿会根据不同的数字货币定义成不同的挖矿形式，比如说最近比较火的流动性挖矿，就是投资者抵押或锁定加密货币以换取报酬的做法，还有就是本文要说的显卡挖矿，下面小编就给大家通俗的讲解一下显卡挖矿是什么意思。
其中，性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。
在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式：
上一篇文章 电脑硬件知识入门之CPU篇 我们介绍了cpu的一些基本知识，那么这篇文章我们继续谈一下另一个电脑的核心部件，显卡。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
显存，也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。 如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。我们在显示屏上看到的画面是由一个个的像素点构成的，而每个像素点都以4至32甚至64位的数据来控制它的亮度和色彩，这些数据必须通过显存来保存，再交由显示芯片和CPU调配，最后把运算结果转化为图形输出到显示器上。显存和主板内存一样，执行存贮的功能，但它存贮的对像是显卡输出到显示器上的每个像素的信息。显存是显卡非常重
https://wenku.baidu.com/view/aa771c9f2dc58bd63186bceb19e8b8f67c1cef29.html
而本月25号，国行定价2499元的甜品级显卡3060即将发售，在喊真香之前，玩家们也不禁担心：这波真的能抢到？
随着高清，4K视频的推广，视频GPU硬件编码，解码，转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起，深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注，对GPU 温度，占用率，显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
目前最好的显卡排名，排在第一位的NVIDIA RTX 3090是现如今市面上性能最强的显卡，强的一塌糊涂，24GB的内存，支持8K分辨率，世上首款8K游戏显卡，核心是GA102，完整版的GA102核心有10752个流处理器，相当于Titan RTX的2.33倍，对比20系提升巨大，3090相比3080提升了15％左右，相比2080ti提升在43％左右，不论什么样的游戏都能完美的驾驭，不愧被称为地球最强。不过值得注意的是，RTX 3090是一块非常耗电的卡，并且需要一个体面的电源设备；在一个就是价格非常昂贵，让一般游戏玩家难以企及。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/365926059
2、在系统设置窗口右侧，点击“显示”（显示器、亮度、夜间模式、显示描述）。
AI绘画 关于 AI 绘画最近有多火，既然你有缘能看到这篇文章，那么相信也不需要我过多赘述了吧？ 随着 AI 绘画技术的发展，最新感到压力山大的应该属于那些设计师了吧，AI 不仅作图效率其高，而且画面超级逼真，甚至在很多细节处理方面都已经超过专业设计师的级别，是不是瞬间感觉自己的饭碗保不住了。 虽然很多人听说了这项技术，但是对于部署还是一知半解，到现在也只是只闻其声不见其物。这篇文章主要就是教大家如何部署最新版本的 Stable Diffusion 绘画工具。 图片 本地环境要求 在下载 AI 绘画工具前
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。
在选择电脑配件首先要确定用途，根据用途选择硬件。没有最好的，适合自己的才是最好的。
昨天夜里 CES 2022 国际消费类电子产品展览上，不少科技圈龙头企业都展示了自家新款技术产品和未来规划。
📷 本文来自英特尔资深软件工程师张华在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中张华介绍了英特尔GPU硬件架构，并详细解析了英特尔QS
早期内存通过存储器总线和北桥相连，北桥通过前端总线与CPU通信。从Intel Nehalem起，北桥被集成到CPU内部，内存直接通过存储器总线和CPU相连。
📷 本文来自英伟达高级工程师 季光在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中季光详细解析了GPU在视频编解码，图像分析和视频处理方面的相关技术支持，
CPU要求：在深度学习任务中，CPU并不负责主要任务，单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷，所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可，太多没有必要，但是处理PCIE的带宽要到40。
执行nvidia-smi.exe，显示的显存差1G多，比如原本是24G显存，结果只显示了22G多。
各位童鞋，好久不见~ 今天开工大吉，先给大家讲个相亲的故事： 女孩：你有车吗？ 男孩摇头。 女孩：你有房吗？ 男孩摇头。 “什么都没有也好意思来相亲”，女孩很失望，转身欲离开。 “等等”，男孩从口袋
之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码，但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候，训练时就稍微有点吃力了。速度慢是一方面，关键显存存在瓶颈，导致每次训练的batch-size不敢调的过高(batch-size与训练结果存在一定的关系)，对训练结果的影响还是比较大的。
描述：在我们日常使用的计算机中除了需要有硬件支持，还需要要有软件支持，比如我们的操作系统; 在我们自己安装系统或者DIY笔记本电脑的时候需要购买一些PC的一些周边硬件，当然您需要对其有一个大致的了解,所以本篇文章给计算机小白们一个基础入门;
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AMD全新Radeon RX 6000系列显卡来了！ 今天凌晨，苏妈携RX 6800、RX 6800 XT、RX 6900 XT三款新显卡登台亮相，A卡与N卡的新一轮竞争再次拉开序幕。 AMD三款显卡分别对标英伟达RTX 3070、3080和3090，售价分别为4599元、5099元和7999元 其中旗舰显卡RX 6900 XT在4K分辨率下和RTX 3090有相同的游戏帧率，售价还比后者低1/3。是不是感觉3090顿时不香了？ AMD表示，
关键词：M2芯片；Ultra；M1芯片；UltraFusion；ULTRAMAN；RTX4090、A800;A100；H100；LLAMA、LM、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLM、LLMs、GLM、NLP、ChatGPT、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、Nvidia、英特尔、AMD、高性能计算、高性能服务器、蓝海大脑、多元异构算力、高性能计算、大模型训练、大型语言模型、通用人工智能、GPU服务器、GPU集群、大模型训练GPU集群、大语言模型
6月1日消息，摩尔线程MTT S70国产游戏显卡于5月31日正式发布，定价2499元。目前官方已经开始销售，而且还是现货。
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
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。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的13天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
在开始之前，需要知道刷BIOS的风险，刷入了错误的VBIOS可能导致开机花屏、不显示等问题。刷入错误的VBIOS后需要切换双BIOS为好的那个再进入系统再在开机状态下切换回刷坏的VBIOS再刷回，如果没有双BIOS就需要使用核显或者其他好的独显进入系统后刷回。当然也可以使用编程器刷回。 确认了风险之后，就可以开始操作了，本教程同样适用黑苹果玩家残血580刷570，步骤是一样的。 先在显卡官网查询显卡信息，如下图所示：
数千微信好友，每天都会有几个问我 Torch not complied with CUDA enabled 这类问题。
作为为数不多的支持 GPU 的向量数据库产品，Milvus 2.3 在吞吐量和低延迟方面都带来了显著的变化，尤其是与此前的 CPU 版本相比，不仅吞吐量提高了 10 倍，还能将延迟控制在极低的水准。
nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。
很多时候人们在购买笔记本的时候都会考虑一个问题，那就是能不能玩一些3D游戏或是是观看高清电影，要满足这些需求自然就要看显卡的功力了，这是独显笔记本肯定是网友的第一选择，但是随着英特尔Sandy bridge平台的推出，可以说是彻底解决了集显不能玩大型游戏的难题，不得不说集显也疯狂了。
硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的
游戏玩家大多都不会对Fraps陌生，而今天要介绍的AfterBurner则是微星出品的一款显卡工具。但AfterBurner却并没有将它限制于自家显卡，而是所有显卡都支持。通过一段时间的试用，reizhi认为AfterBurner作为fraps的替代品表现十分出色。
深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中： 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区： 显存和 GPU 等价，使用 GPU
以下顺序不涉及推荐优先级，我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench，就先简单介绍下这3种
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
设备管理器中显卡名称是否带GRID和Tesla字样区分的是卡的切分方式（如果不是整卡，比如是1/8卡、1/4卡、1/2卡的vGPU，安装Grid驱动后设备管理器中显卡名称会显示GRID字样）
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