相信使用电脑的人,都用过控制面板的该项功能。第一点,这项功能会很方便,第二点,这是电脑在装驱动时,就会自动下载的,并且如果删除了,是无法继续使用驱动的。今天,跟大家一起来了解nvidia控制面板,这是非常好用的功能,告诉大家使用错误怎么办?例如nvidia控制面板打不开是为什么?
最近客户在使用我们的的三维可视化平台的时候,总是会出现浏览器崩溃,webgl context lost的情况。 这种请一般出现在电脑配置很低的电脑上,比如没有独显,只有很小现存的集成显卡的电脑。
首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中,查看是否有独立显卡。
大家知道我们最近在EasyCVR的AI智能技术方面下了比较大的功夫,近期一直在对智能识别做适配上的测试,待测试完毕即可上线,大家可以关注我们,获取我们最新的研发进度和测试进度。
然后老师要求使用pytorch作为我们学习的工具,于是上官网查看相应的pytorch的版本:
CPL文件,是Windows控制面板扩展项,CPL全拼为Control Panel Item在system32目录下有一系列的cpl文件,分别对应着各种控制面板的子选项
1、右键桌面,选择【NVIDIA控制面板】,在打开的面板中,选择左侧的【管理3D设置】。
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统:Windows 10 显卡型号:Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动:391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统,以便熟悉Linux有关操作习惯。但是本人的设备为双显卡笔记本设备,在系统刚刚安装好的时候,界面并非是多么流畅,后查看系统信息发现独显并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将独显驱动安装成功并且切换到独显模式。
打开OBS后,新建场景、新建显示器捕获后,黑屏没有显示,即使点击开始录制,然后结束录制后,录制的视频仍然是黑屏。
近日,由于博主的笔记本电脑过于卡顿,升级了128GB的固态硬盘到512GB,重装系统后也需要重装生产力工具——Adobe系列全家桶。 2019年10月,Adobe发布了最新的Adobe Premiere Pro 2020以及其他系列的最新版本全家桶应用,换了硬盘的博主自然要重装系统和重装Adobe Premiere Pro 2020等生产力工具。 然而,在本次Adobe Premiere Pro 2020安装成功后,打开Adobe Premiere Pro 2020出现了系统兼容性报告问题。
下载地址:https://cn.download.nvidia.com/tesla/511.65/511.65-data-center-tesla-desktop-win10-win11-64bit-dch-international.exe
1,FPS是帧速率的意思,主要和你的显卡的高低有关,因此需要设置一下你的独显的配置才可以。
GPU云服务器,如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力,需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License(实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了,否则打开软件报错,但是软件实际运行的渲染效果怎样,是否跟license有关,需要业务自己去验证)。
当然,如果不看知乎,那么就看解决方案吧,问题会出现在Nvida和Intel的显卡上
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。
在按住Win键的情况下,按P键,呼唤出搜索框。 在搜索框中输入control panel,如下图所示:
微软已经正式向全球推送了Windows 10操作系统,与以往Windows产品不同的是,微软对windows7和Windows 8.1 的用户施行免费升级的策略。同时,Windows 10也主要通过“升级”的方式进行安装,一些老机型在升级时遇到了很多问题,导致体验不友好。为了帮助大家顺利升级、安装、使用Windows 10系统,于是今天笔者就来将一些升级Windows 10时常见的问题进行汇总解答。
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)
ERROR: Installation has failed. Please see the file '/var/log/nvidia-installer.log' for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.
上个月在新入手的笔记本上安装了一个CUDA的开发环境,并选择安装了GeForce Experience工具,前两天打开GeForce Experience工具浏览时,工具提醒可以更新NVIDIA显卡驱动,于是便勾选并更新了NVIDIA显卡驱动,更新完成之后就没管它,也没有再使用过CUDA开发环境,直到昨天打开CUDA开发环境准备调试一个应用程序时,突然弹出错误提示框:
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
PyTorch以前的版本的安装说明(pytorch、torchvision、cudatoolkit对应版本): https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
A10双显卡的Server2022机器,我用Octane Bench压的时候,任务管理器性能页签里的GPU使用率上去一丢丢,但是nvidia-smi.exe命令显示的使用率却是99%左右。
3D渲染业务,GPU机器需要安装Grid驱动,Grid驱动安装很麻烦,建议使用2019Grid公共镜像购买GN7vw或GI3X或GNV4或GNV4v机型的机器,2019Grid公共镜像集成好相关驱动了,并且是免费的。
我们在日常生活中经常会用到电脑。经常用电脑打游戏的同学应该深有体会:因为电脑亮度不高,自己看不清楚敌人,莫名其妙的自己就死了。遇到好的队友还行,遇到不好的这样肯定是要挨骂的。所以电脑屏幕亮度一定要调节好。如果大家不知道电脑亮度怎么调,不防看看这两种调节方法。
自从去年大家的笔记本电脑的版本,升级了秋季版本(1709)更新之后,有没有觉得在桌面上打开鼠标右键菜单的时候,会出现卡顿现象呢?等了几个月,最完美的方法如今终于来了!
GPU 云服务器(GPU Cloud Computing,GPU)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。腾讯云随时提供触手可得的算力,有效缓解您的计算压力,提升业务效率与竞争力。
打开自带的网球案例,见到GPU渲染的图标不是灰色,此时便可以进行GPU渲染,至此使用 Tesla P40 显卡进行Keyshot渲染算是成功。
官网下载Anaconda3:https://www.anaconda.com/distribution/
深度学习如火如荼,使用普通的cpu来跑模型真的让人急死,就算最普通的垃圾显卡,只要支持cuda,就可以实现gpu加速,其速度至少是cpu的5倍。
对于一个刚玩CUDA菜鸟来说,安装问题就是一个巨大的坑,安装过程里面有很多需要注意的细节,很多自定义的选项,如果漏选,对编译GPU版本的Caffe会出现一些莫名奇妙的问题。为此,会经常出现卸载CUDA,再安装CUDA的问题,所以对于CUDA的卸载与安装就会有一些注意事项,现在总结一下。
对于电影稍微有些了解的朋友应该都知道,从上个世纪30年代以来,电影摄制的帧率一保持着24帧每秒的标准。虽然24fps已经能满足人眼观影的需求,但是在帧与帧之间还是不够平滑流畅。下面用三个Flash简单对比就很明显了。
Windows上显卡的驱动一般是已经安装成功的,这里首先需要查看自己的显卡支持的CUDA版本。具体操作顺序维:桌面右击NVIDIA控制面板->导航栏选择帮助点击系统信息->切换到组件选项卡。
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。
Linux上运行Vivado这类EDA工具要比Window上快很多,大概就是优化的问题,所以选择Linux上开发是一个比较好的选择(主要是免费)。国内习惯了Win系统,所以用Linux比较少,那么有没有既可以在Windows上做一些文档之类的编写办公,同时在Linux上做FPGA开发呢?
(1)在控制面板中打开 【程序】–> 【程序和功能】 (2)确定要卸载的内容,图中红框内的内容 (3)删除C盘里面C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit文件夹,NVIDIA GPU Computing Toolkit这个文件夹删除。 (3)留下:NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件、NVIDIA GeForce Experience,我这没有后面俩,不知道为啥。
xrandr --output VGA --same-as LVDS --auto
Linux 电脑挂了一个 Windows 虚拟机,但是有些东西还得是真机才管用,比如 Windows 大型独占软件,或者备份国内某空间占用贼大但只要你一找文件它就告诉你文件已过期的社交软件的聊天记录。备份可以在虚拟机中完成,但是只能是电脑连接手机热点,速度太慢了咱没那时间。
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。(可供参考)
对于刚接触人工智能领域不久的我而言,装 CUDA 等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事,稍不注意就会导致版本依赖问题,最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载,故本文记录如何卸载 CUDA 使得卸载干净。
现在很多朋友都喜欢玩游戏,虽然大多数人都是用手机玩游戏了,但还是有一些比较好玩的游戏是需要电脑上玩的,而有时候我们会遇到电脑玩游戏卡的问题,这是怎么回事呢?实际上这种问题需要用排除法来确定问题的所在,从而围绕问题来解决,这里U盘网就教大家由易到难的解决方案。
搭了将近快两天的环境,终于好了,虽然在开始的时候,安了卸,卸了安的,但是!!!安装成功后,那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~
4755G所配置的540M在宏基之中已经是泛滥成灾了,很显然Acer不像神舟和华硕那么大方,用不起550/555。不过540本身并不差,超上550的频率之后也很稳定。博主之前一直用afterburner控制频率,不过软件终究麻烦,于是乎决定修改BIOS一劳永逸。
昨天更新Windows 10 1809 之后,系统中多出了4个“通用非即插即用监视器”,由于本人长期是笔记本外接显示器使用,出现这个问题后,鼠标会经常性的跑到另外的屏幕上去,甚至一些窗口会跑到其他页面上去。
在按住Win键的情况下,按R键,呼唤运行栏。 在运行框中输入control,如下图所示:
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了,但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
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