NVIDIA Tesla M40 GPU 加速器基于超高效的 NVIDIA Maxwell™ 架构，专为提供最高的单精度性能而打造。 再加上极高的显存密度，这让 Tesla M40 成为了用于深度学习训练的全球最快加速器。 与 CPU 计算系统花费数日的时间相比，Caffe 和 Torch 在 Tesla M40 上处理同一模型仅用了短短数小时： ? 专为 TESLA 平台而打造的深度学习生态系统 Tesla M40 加速器可为客户提供强大的基础，使其能够利用顶级的深度学习软件和解决方案。 NVIDIA cuDNN、DIGITS™ 以及各种深度学习框架均针对 NVIDIA Maxwell™架构和 Tesla M40 进行了优化，因此可成就下一代机器学习应用。 ?
gpu架构：Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal 芯片型号：GT200、GK210、GM104、GF104等 显卡系列：GeForce、Quadro、Tesla GeForce 有时候一张显卡里面可能有两张芯片，Tesla k80用了两块GK210芯片。 这里第一代的gpu架构的命名也是Tesla，但现在基本已经没有这种设计的卡了，下文如果提到了会用Tesla架构和Tesla系列来进行区分。 而显卡系列在本质上并没有什么区别，只是NVIDIA希望区分成三种选择，GeFore用于家庭娱乐，Quadro用于工作站，而Tesla系列用于服务器。 Tesla的k型号卡为了高性能科学计算而设计，比较突出的优点是双精度浮点运算能力高并且支持ECC内存，但是双精度能力好在深度学习训练上并没有什么卵用，所以Tesla系列又推出了M型号来做专门的训练深度学习网络的显卡
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
基本介绍 自从 2014 年开始，Agent Tesla 就开始在网上进行出售了。Agent Tesla 在很多暗网论坛中宣传自己是合法的监控软件，不是用于恶意用途的恶意软件。 Deep Instinct 近期发现了 Agent Tesla 新的感染链，该感染链的独特之处是阶段很多且复杂。 从鱼叉邮件的 RTF 文档附件开始，到失陷主机释放 Agent Tesla 可执行文件结束。 近期发现数十个类似的 RTF 文档 Dropper 处于活动状态，Agent Tesla 可能利用该方式发起了一波攻击。 Agent Tesla 下载执行 Agent Tesla 通过 URL 下载到 AppData\Roaming\u565.exe，随后可执行文件开始执行： 使用 schtasks.exe 创建计划任务，
公开了 AckermannDrive 接口的 Tesla Model 3 github.com/cyberbotics/webots_ros2/wiki/Example-Tesla-Model-3 github.com
Xen显卡VGA passthrough Xen4的特性中支持了VGA passthrough，但前提是cpu和主板必须支持VT-D、I/O virtualization。 可以看到，01:00.0和01:00.1就是我的显卡。我们要让主机把设备空出来，这个可以通过pcistub或pciback驱动实现。 我们利用pciback这个脚本来实现显卡驱动转换 vi /sbin/pciback-bind #! ，所以要先用vncviewer登录win7桌面，装好amd的显卡驱动，重启。 但是有的显卡本身自带驱动、只需把默认的虚拟网卡禁用就ok了。
gpu架构：Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal 芯片型号：GT200、GK210、GM104、GF104等 显卡系列：GeForce、Quadro、Tesla 有时候一张显卡里面可能有两张芯片，Tesla k80用了两块GK210芯片。 这里第一代的gpu架构的命名也是Tesla，但现在基本已经没有这种设计的卡了，下文如果提到了会用Tesla架构和Tesla系列来进行区分。 而显卡系列在本质上并没有什么区别，只是NVIDIA希望区分成三种选择，GeFore用于家庭娱乐，Quadro用于工作站，而Tesla系列用于服务器。 Tesla的k型号卡为了高性能科学计算而设计，比较突出的优点是双精度浮点运算能力高并且支持ECC内存，但是双精度能力好在深度学习训练上并没有什么卵用，所以Tesla系列又推出了M型号来做专门的训练深度学习网络的显卡
平时在实验中用到GPU的地方比较多，看新闻也总是能看到英伟达又出了什么型号的显卡等等，可是我一直没搞清楚该公司显卡名称的命名关系，今天特地查了下，总结在这里，以便以后翻阅。 按时间顺序依次是Tesla, Fermi, Kepler， Maxwell, Pascal。 显卡系列：根据使用场景的不同，分成GeForce, Quadro, Tesla。 而Tesla用于科学计算，深度学习加速等场景。当然这三者的使用场景并没有严格的边界，想GeForce 系列的GTX 1080也可以用来做深度学习实验。 需要注意的地方有： 注意区分Tesla GPU架构和Tesla系列。前者已经用的不是很多了，而后者是最近才出的针对深度学习的系列，使用很多，像我们实验室用的K20,K80都是这个系列。 描述一个显卡的时候，一般是系列名+芯片型号，如 Tesla K80。 针对GeForce系列，芯片型号一般是显卡型号+具体编号的形式，如 GeForce GT 705,其中GT 是显卡型号。
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。 但是Tesla的价格可就不这么美丽了，入门款的 K80的价格都要高达3399美元，大约是40000左右人民币，而高端一点的Tesla P100的价格是5150美元，国内售价在50000元左右。 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
下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）： 机型 显卡 GN6 Tesla P4 GN6S Tesla P4 GN7 NVIDIA T4 GN8 Tesla P40 GN10X Tesla V100 GN10Xp Tesla V100 GI3X NVIDIA T4 GT4 NVIDIA A100 GI1 Intel SG1加速卡 显卡型号知识 我们忽略Intel的那个，其余的显卡都是NVIDIA [image.png] 我的显卡是Tesla T4，算力是7.5。 上图的第二部分，我换个形式会更好理解： 表头 数据 含义 GPU 0 显卡ID，从0计数 Fan N/A 风扇转速 Name Tesla T4 显卡型号 Temp 62C 温度 Perf P8 性能级别 2080Ti是桌面端的显卡，通过前文提到的算力查看网站，能看到2080Ti的算力是7.5，比我云服务器的Tesla P4还高…… [image.png] 我们此时可以再次执行nvidia-smi命令来查看一下
下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）： 机型 显卡 GN6 Tesla P4 GN6S Tesla P4 GN7 NVIDIA T4 GN8 Tesla P40 GN10X Tesla V100 GN10Xp Tesla V100 GI3X NVIDIA T4 GT4 NVIDIA A100 GI1 Intel SG1加速卡 显卡型号知识 我们忽略Intel的那个，其余的显卡都是NVIDIA 我的显卡是Tesla P4，算力是6.1 好了，让我们略过服务器选购的具体细节，其实这一步最大的阻碍不是算力，而是钱啦。 上图的第二部分，我换个形式会更好理解： 表头 数据 含义 GPU 0 显卡ID，从0计数 Fan N/A 风扇转速 Name Tesla P4 显卡型号 Temp 35C 温度 Perf P0 性能级别 2080Ti是桌面端的显卡，通过前文提到的算力查看网站，能看到2080Ti的算力是7.5，比我云服务器的Tesla P4还高…… 我们此时可以再次执行nvidia-smi命令来查看一下： +-----
本文告诉大家如何在 PowerShell 通过 WMI 拿到显卡信息 在 PowerShell 可以使用下面代码拿到显卡的信息 Get-WmiObject Win32_VideoController 打开 PowerShell 输入代码可以看到下面内容，当然因为小伙伴的显卡和我不相同，拿到的字符串是不相同 __GENUS : 2 __CLASS
实际上，量子位也通过可靠渠道证实，京东的高端显卡基本出货给了深度学习的开发者。 这里说的高端显卡，除了TITAN还包括Tesla系列，其中京东是TITAN在国内的独家代理。 NVIDIA的显卡基本都支持CUDA。 NVIDIA生产的GPU有几十种型号，分成了几条产品线：消费领域的GeForce系列、专业绘图领域的Quadro系列、高性能计算领域的Tesla系列。 或者说，GeForce用于PC，Quadro用于工作站，Tesla用于服务器。 2012年深度学习大放异彩之前，用GPU训练神经网络还是一小撮人的实验，到现在，已经变成了业界共识，而用得最多的，就是NVIDIA的Tesla和GeForce系列，Quadro系列据说因为性价比太低往往被忽略 另外，关于TITAN X和Tesla，Caffe作者贾扬清和NVIDIA GPU架构工程师吕超都曾在知乎上表示，TITIAN X相对属于价格便宜量又足，Tesla的优势对深度学习意义不大。
配置如下 CPU: 20核 80G GPU: NVIDIA Tesla T4 16G OS: CentOS Linux release 7.6.1810 第一步 先到安全组开通22端口 [一键放通端口 lang=en-us# 为了迎合pytorch，只能装个10.2 [NVIDIA_Driver.png] - wget下载https://us.download.nvidia.com/tesla python /home/lighthouse/Fire_Smoke/PaddleDetection/tools/train.py -c $config_path 下面是Tesla T4 与 Tesla T4 右边是Tesla V100预测情况 [T4.png] [V100.png] 结论 6万多的显卡比1万多的显卡：节省时间约20分钟 6万多的显卡比1万多的显卡：训练精度更高 6万多的显卡比1万多的显卡 ：评价精度更低 6万多的显卡比1万多的显卡：多检测出一处火源
---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】用AI更快更好设计显卡，再用做出的显卡跑更快更好的AI。英伟达的这个反向营销案例，非常巧妙。 如果愿意接受的话，这其实是一个巧妙的反向营销案例：英伟达从制作显卡来做跑AI工具的公司，成为了一家AI工具用来做显卡的公司。 是的，英伟达已经开始使用AI智能来有效改善和加快自家的显卡设计。 供应部分负责提供显卡的技术。它使显卡本身更好，从电路、到超大规模集成设计方法、架构网络、编程系统，以及读入显卡和基于显卡的软件的存储系统。」 例如，显卡设计部门有一个辅助设计的软件工具，其中的AI实时测绘了英伟达的GPU显卡产品中使用电力变化的位置图谱，并实时预测电压网格下降的程度。 在类似的前提情况下，显卡设计部门还尝试了不使用卷积神经网络AI、而是使用图神经网络的AI。如此处理的目的是为了估计显卡电路中不同节点的开关频率，这实际上推动了前述例子中的功率特征值输入效率。
在linux下，你可能知道大黄蜂这个双显卡方案，在arch也有，但是本篇文章会告诉你一个最正确最简单的双显卡方案 前言 笔记本，还在纠结Intel核显+NVIDIA独显的双显卡方案吗？ 独显闭源驱动、大黄蜂切换、还是选择nouveau 到底选什么 如果只安装闭源驱动，当然可以，但是要知道，耗电速度可能远远超过你的持久 现在我给你介绍NVIDIA Optimus这一个在arch下最好的最简单的双显卡方案 它和ubuntu下的PRIME类似，通过在显卡管理器中更改配置文件来使用核显或独显。 它到底有多简单呢？
1.简介 Tesla K20是由NVIDIA公司研发，用于服务器高性能计算的一款GPU，是Tesla品牌下的一个产品。 NVIDIA研发的高性能计算产品Tesla K20，基于开普勒（Kepler）架构，核心芯片GK110、拥有71亿个晶体管，而且还有更高端的Tesla K20X兄弟产品、K40、K80等升级产品。 NVIDIA旗下三大显卡品牌GeForce和Quadro和Tesla。GeForce定位于游戏影音，Quadro定位于图形设计，Tesla定位于服务器高性能计算。性能要求逐步增强。 NVIDIA喜欢用物理学家的名字来为GPU架构命名，所采用的GPU架构主要有：从DX10开始第一代叫做Tesla（特斯拉）、第二代是Fermi（费米）、第三代是Kepler（开普勒）、第四代是Maxwell 此时，Tesla曾经也是GPU架构的名称，但现在主要指的是显卡品牌。
在购买电脑时，大家都会看一下设备介绍，其中就有显卡驱动这一项，对于不精通电脑的人来说，对于显卡驱动不太认识，这是电脑在安装完系统之后，都需要安装的一种驱动，如果没有显卡驱动电脑也无法正常的工作，下面就来看看显卡驱动的作用是什么吧 显卡对应的就是显卡驱动。显卡在电脑中提供图形的重要显示部分，直接关系到电脑的图形显示，而且显卡还可以提供更清晰的画质，给用户带来视频体验。 显卡驱动的作用就是为了给电脑里面的显卡提供的软件，确保显卡可以正常的工作。没有显卡驱动显卡不能运行，电脑屏幕也不会显示。 显卡驱动要不要更新 显卡驱动也会有新版本的推出，如果及时地更新了显卡驱动，是可以修改一些游戏中的图形显示，也就是说更新了显卡驱动，能提高游戏性能，还能修正旧版本中的Bug，以及增加挖掘显卡硬件功能，让硬件功能更好地发挥 但也不是说更新的显卡驱动更好，需要结合显卡驱动与显卡是不是能匹配，如果不匹配就不需要更新，因为显卡驱动的更新可能会导致显卡寿命降低。
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