windows 8.1预览版可以在MSDN订阅免费获得激活密钥，有效期到2014年1月，时间足够长。根据windows 8.1预览版来看，“开始按钮”以及“启动到桌面”的功能都已经确定回归。 网络上关于windows 8.1的评测以及试用体验文章已经足够多了，reizhi在这边不再重复。 不过提醒已经安装windows 8.1的朋友们注意，Nvidia以及AMD都放出专用驱动更新。 Nvidia方面的驱动通过了WHQL认证，支持6000系列以来的桌面版显卡以及8000M系列以来的移动版显卡。或许是因为发布匆忙，最初发布页面上64bit被错写成了62bit（目前已更正）。 AMD方面带来了一些新功能，另外兼顾到了firepro系列专业显卡。 NVIDIA显卡windows 8.1驱动 http://blogs.nvidia.com/……available-2/ AMD显卡windows 8.1驱动 http://support.amd.com
2018.4月 ，PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持， 安装ANACONDA 参考博客：直通车 看看自己适合安装个啥 2018年4月25日，PyTorch 官方发布 0.4.0 版本 ，该版本的PyTorch 有多项重大更新，其中最重要的改进是支持 Windows 系统。 Windows用户能直接通过conda、pip和源码编译三种方式来安装Pytorch，不过需要强调Windows下的Pytorch仅支持Python3.5和Python3.6，不支持其他的Python3 显卡NV or HD 由于是新出的，网上好多都是GPU、CUDA（CUDNN）安装教程，而且还要求是英伟达的显卡（NV），而查询我的电脑显卡为AMD产的HD系列。 好在发现windows10 64位+cpu（无GPU） +Anaconda 安装 pytorch这篇博客提及了电脑非英伟达显卡用户可以安装pytorch。 ?
腾讯云服务器买赠活动，低至72元1年，买就送，最长续3个月，买2核送4核、买4核送8核
hashcat支持多种计算核心 GPU CPU APU DSP FPGA Coprocessor 下载官方NVIDE驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡驱动程序如图所示，然后根据提示一步步安装即可 (NAVIDA的显卡只需要安装官方驱动即可，已经内含HASHCAT破解密码所需的GPU运算工具。记得使用上图官方下载的显卡驱动，不要使用windows自带的显卡驱动。)
显卡驱动：很明显就是字面意思，通常指NVIDIA Driver，其实它就是一个驱动软件，而前面的显卡就是硬件。 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。 Tools: 提供一些像profiler,debuggers等工具，这些工具可以从bin/目录中获取 Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在lib/目录中使用(Windows上的DLL 可在Linux和Mac上的samples/目录中获得，Windows上的路径是C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples中。 年10月)的CUDA Toolkit和CUDA Driver版本的对应情况如下： CUDA Toolkit Linux x86_64 Driver Version Windows
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。
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 FileRepository\igdlh64.inf_amd64_2c92d70c30b8effe\igdumd im64.dll,C:\WINDOWS FileRepository\igdlh64.inf_amd64_2c92d70c30b8ef fe\igd10iumd64.dll,C:\WINDOWS FileRepository\igdlh64.inf_amd64_2c92 d70c30b8effe\igd10iumd64.dll,C:\WINDOWS
显卡驱动：很明显就是字面意思，通常指NVIDIA Driver，其实它就是一个驱动软件，而前面的显卡就是硬件。 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。 Tools: 提供一些像profiler,debuggers等工具，这些工具可以从bin/目录中获取 Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在lib/目录中使用(Windows上的DLL 可在Linux和Mac上的samples/目录中获得，Windows上的路径是C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples中。 目前(2019年10月)的CUDA Toolkit和CUDA Driver版本的对应情况如下： CUDA Toolkit Linux x86_64 Driver Version Windows x86_
Windows更新，可根据业务需要选择完全禁止，还是部分禁止完全禁止的话，把windows update服务从services.msc列表设置开机启动为禁止即可图片部分禁止的话，运行control /name microsoft.windowsupdate 可以设置暂停多少天停止更新，担心新驱动影响的话，还可以排除更新驱动程序（参考https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows /Vendor/MSFT/Policy/Config/Update/ 代表整机维度，非用户维护，参考https://docs.microsoft.com/en-us/windows/client-management policy-configuration-service-provider#policy-scope图片图片要么通过组策略图形界面去调整，要么手动去改注册表，要么用命令改reg add "HKLM\Software\Policies\Microsoft\Windows
---- 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。
恢复设备 关于系统 修改软件：Win7 Vlite Win10 Dism++ dism++是一款根据微软底层的架构结构设计的一个系统维护工具，使用此工具可以简单快捷的管理维护windows
显卡挖矿是什么意思？ 显卡挖矿其实就是用显卡去挖比特币，让显卡高负荷工作挖，淘汰了的就成了矿卡，矿卡一般背面核心pc板严重变色。 2、内存——配6显卡的话至少需要4g的内存，如果是12张显卡的话，windows操作系统至少需要8g以上的内存，否则系统会很卡然后无法正常工作挖矿，linux操作系统的话可以4g内存。 如果是用windows系统的话至少需要64gb的，linux系统的话可以16gb。 5、操作系统——windows的话建议win10的系统，对应nvidia系列和amd系列的显卡最多可以分别识别8张卡，如果12卡的主板需要n卡a卡混插挖矿才能充分利用主板显卡插槽。 2、通过刷 BIOS 篡改显卡信息 显卡矿机最重要的部件是显卡，显卡的性能和数量直接决定了矿机的算力。
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？
Ubuntu自带的NVIDIA显卡有bug，电脑运行一段时间会无故卡死。 从NVIDIA下载的显卡安装后会出现各种各样的问题：1. 屏幕黑屏 2. 循环登录 等。为此重装了N次Ubuntu系统。
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 显卡。 然后出乎意料的是，报告称GP104将支持6 GB的DDR5，而不是DDR5X,考虑到X80是高端显卡，NVIDIA不太可能在未来选择DDR5而不是DDR5X——后者提供了2倍的带宽和容量。
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。
使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth =True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。 multi_gpu_model设置模型由几张显卡训练，如下： model=Model(...) 如果batchsize为128，显卡n=2，则每张显卡单独计算128/2=64张图像，然后在CPU上将两张显卡计算得到的梯度进行融合更新，并对模型权重进行更新后再将新模型拷贝到GPU再次训练。 ，所以如果直接保存model_parallel的话，只能将模型设置为相同数量的显卡调用，否则训练的模型将不能调用。
开机关机之后，Ubuntu系统的界面变的异常卡顿，根据上次的经验，应该是显卡驱动又出问题了...
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