1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用。
科技在发展，时代在进步，人们的生活水平也在日益提高，除了满足正常的生活需求外，娱乐成了现代人不可缺少的一部分，而最为普遍的如玩游戏。相信，很多人只是享受这些科技成果带来的好处，对于其中的一些专业名词、设备组件大小，设备性能级别还是很少了解的，下面给大家简单介绍一下服务器云游戏的GPU和服务器云游戏gpu加速显卡。
科技产品的命名一很高冷，就是老发烧友，过了几年再来看新产品的名儿，仍有可能一头雾水。 这其中显卡命名尤甚，为了不把马良认成马超，留存一下。 从知乎上爬来一堆资料，先来备忘一下基础知识: 作者：老汤 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20585886 显卡有哪些？市面上的显卡又有哪些不同呢？ 显卡由GPU和其他结构组成，那么不同的显卡的这两个部分固然是不同的。 一、不同的显卡GPU有不同 GPU的品牌不同 GPU是一种处理器，即一种超大规模的集成电路，其研发和设计非常复杂，反正不
大数据文摘作品 作者：Mickey 对于“一卡难求”的“等等党”们来说，最近终于有希望买到自己心怡的显卡了。 今年年初以来，热度攀升两年的GPU价格终于呈现下跌趋势，本季度这一趋势更加明显。据相关数据，今年5月份，显卡价格跌落了15%。不少GPU的价格都跌破了建议零售价，甚至很多过去加价一倍都买不到的卡也终于有货了。 而其主要原因可以归结于虚拟货币的价格回落，以及各国监管部门对虚拟货币挖矿项目开始规范化治理，让挖矿的吸引力降低，用于挖矿的显卡需求自然持续下降。而归于正常定价的显卡，也终于可以让普通玩家有机会
https://wenku.baidu.com/view/aa771c9f2dc58bd63186bceb19e8b8f67c1cef29.html
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。
来源：arstechnica.com 编译：刘小芹 【新智元导读】最近几周，国外几乎所有主要零售商的高端GPU都已经断货，高端显卡价格一路飙升，而且短缺似乎不会很快结束。GPU出现了前所未有的短缺，背后是投身以太坊、比特币等加密货币挖掘热潮的矿工涌入，游戏玩家难求一卡，英伟达甚至实行“单用户限购2卡”。2018年是否持续显卡大短缺，又或英伟达、AMD等会豪赌一把，加大显卡出货量？ 过去几周，国外币圈哀声一片：好的显卡几乎不可能以合适的价格找到，而且显卡短缺似乎不会很快结束。 GPU的短缺始于去年12月份，当
图形渲染CPU重要还是显卡重要？3D渲染、三维建模速度和显卡有关吗？三维制图电脑配置！3D设计用什么显卡
全球性的芯片短缺还在继续，消费级显卡价格却雪崩了。最近一段时间，英伟达、AMD 显卡降价的消息越来越多。
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。
根据Jon Peddie Research的数据，今年第三季度的桌面独显出货量惨不忍睹，创造了20年的最低纪录。
如果你在安装或升级显卡驱动程序时遇到了"This graphics driver could not find compatible graphics hardware"（该显卡驱动程序无法找到兼容的显卡硬件）的错误信息，不要担心，本文将为你提供一些解决该问题的方法和技巧。
今天给大家整理下区块链的基础知识，源码分析我们计划一周一篇文章；目前整筹划区块链论坛的建立；初步定位：海伦链（域名：www.HeronChain.Com），等正式建立完成，公众号给大家公布。 目前，挖比特币的方式主要是通过矿机来挖矿，这也就使得比特币矿机的选择非常重要，尤其是比特币矿机的核心配置显卡，由于挖比特币就是利用显卡在做不断地通用计算，烧显卡的事情经常发生。那么，比特币矿机为什么烧显卡？接下来比特币小编就带大家来详细了解下。 现在挖矿主要靠的是显卡(GPU)，普通的家用电脑，可能挖几百年能挖到一个币
机器之心报道 机器之心编辑部 闻所未闻的一夜降价 35%，零售商似乎正试图以成本价甩卖显卡。 全球性的芯片短缺还在继续，消费级显卡价格却雪崩了。最近一段时间，英伟达、AMD 显卡降价的消息越来越多。 据澳大利亚 YouTube 频道 HardwareUnboxed 报道，华硕 RTX 3080 TUF 仅一天就降价了 35%，价格从 2299 澳元（1685 美元）降至 1499 澳元（1100 美元）。虽然仍比建议零售价贵得多，但对于澳大利亚市场而言，新价格应该对潜在买家更具说服力。 英伟达、AMD
二手矿卡坑太深，手握秘籍不求人AMD自2016年中发布Polaris系列GPU至今，长达四年的时间里，一代又一代的RX470、480、570、580等显示卡进入暗无天日的区块链矿场，挥洒着血泪和青春。在经历一次次矿难之后，貌似廉价的二手矿卡不断涌现，花2~300块钱入手一张鲁大师16~7万分的游戏显卡似乎成为所有“穷游族”的首选。
很快，我们就可以在轻薄笔记本电脑上使用英伟达最新 GeForce RTX 2080 GPU 的光线追踪和强力性能了！
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）：
nvidia-smi是一个用于管理和监控NVIDIA GPU（图形处理器）的命令行实用程序。它提供了一个简单而强大的方式来查看GPU的使用情况、温度、内存占用等信息，以及进行一些基本的管理操作。 本篇文章将介绍如何使用nvidia-smi以及常见的用法和参数选项。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 显卡成灾了，新的营销方式在慢慢浮出水面。 最近，币圈人士似乎迎来了「灾难性」时刻。 以太坊等虚拟货币一路狂跌，甚至一度跌破了 1000 美元 / 枚，可谓大崩盘。 此外，以太坊 2.0 的共识机制将由工作量证明（PoW）转换为权益证明（PoS）。这意味着，矿工的以太坊收益将与自身质押的 ETH 占全网 ETH 质押的比例相关，不能仅靠购入矿机等硬件。 种种因素之下，蝴蝶效应来了。作为与以太坊货币紧密关联的显卡市场，二手售价也不可避免地再次受到冲击。 图源：tomshardw
在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。
强制使用集成显卡 sudo pmset -a gpuswitch 0 强制使用独立显卡 sudo pmset -a gpuswitch 1 自动切换显卡 sudo pmset -a gpuswitch 2 当前显卡的使用状态 pmset -g 查看gpuswitch 对应值，0 是集成显卡，1 是独立显卡，2 是自动切换 切记：输入命令行指令时输入GPUSwitch时，切换指令执行了查询还是没有改变，那就使用小写，后再查询就看到设置成功了。
英伟达不同时代产品的芯片设计不同，每代产品背后有一个微架构代号，微架构均以著名的物理学家为名，以向先贤致敬。当前比较火热的架构有：
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证，如果这些代码数据都 OK 的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，一般来说至少有一块或者多块 GPU，有相当好的显存和内存，接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡，TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速， 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
在深度学习和大数据分析领域，高性能计算能力是至关重要的。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的显卡和GPU制造商，推出了多款适用于不同场景的硬件产品。其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
经常有小伙伴和我抱怨说拿不到计算资源，于是这不就来了吗。这是一个后台GPU排队脚本，主要是为了解决实验室中的显卡使用/占用问题。
从诸多方面来看，2023 年对于想要搭建游戏主机和商用工作站的用户们来说，终于回归了睽违已久的正常状态。在这一年中，大部分主流产品的售价开始持平甚至略低于官方建议零售价，人们终于能以相对合理的价格组装各类电脑，无需担心供不应求或者苦等理想的折扣。虽然总体上，2022 年掀起的 GPU 需求浪潮在过去 12 个月中仍余波未平，但随着英伟达、AMD 和英特尔等大厂新一代 GPU 的面世，买家已经大致可以按照预期价格拿到自己心仪的 GPU。
机器之心报道 编辑：杜伟、小舟 与 AMD RDNA 2 和英伟达 Ampere 系列显卡角逐游戏市场，英特尔这款瞄准高端游戏市场的独立游戏显卡似乎做好了充分的准备。 从近期的种种迹象来看，英特尔似乎走入了发展「困境」，先是宣布将原定于 2021 年底推出的 7 纳米 CPU 芯片推迟 6 个月，这也就意味着 7 纳米产品至少要等到 2022 年才能上市。相比之下，英特尔的竞争对手 AMD 基于 7 纳米架构的 Ryzen 4000 已经上市数月，远远领先于英特尔。 这一消息公布后，英特尔股价暴跌 16
但开心的同时也别忘了把模型训起来哦，通常一训就要好几天，不如花个几分钟先运行起来，周末结束不就能直接收菜了嘛！
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。
---- 新智元报道 编辑：武穆 好困 【新智元导读】苦GPU挖矿久矣的游戏玩家们，又迎来一个重大利好：以太坊合并，显卡挖矿的时代成为历史，已经没有悬念。 本周，以太坊顺利完成「合并」，这下老矿工们不淡定了。 加密货币成功地从工作量证明（PoW）切换到权益证明（PoS）。 简单来说就是：显卡挖矿的时代结束了！ 而矿工们依然在做最后的挣扎： 从以太坊的哈希率变化来看，大部分矿工都坚持到了最后一分钟。 当然，也有人试图转向其他阵地，希望用手里的显卡获得一些简单的奖励。 但这些只是徒劳——他们很快发
量子位 | 舒石 李林 发自 凹非寺 △ TITAN X Pascal在京东上很快销售一空 “信丨仰丨升丨级！” 今天午夜0点，英伟达（NVIDIA）TITAN X Pascal显卡，再次在京东“开启
最近，有相当多的人想知道如何选择机器学习的GPU。以现状来说，深度学习的成功依赖于拥有合适的硬件。当我在构建我的个人深度学习盒时，我查看了市场上所有的GPU。在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “国内显卡价格现在总体暴跌，多款GPU售价降至或逼近历史最低。” “国外的显卡价格也跟上了这波降价趋势。” 有网友在贴吧如是爆料。 这位爆料者还上传了7月11日N卡和A卡全网最低价格汇总。 而亚马逊上的部分显卡售价如下。 此外，贴吧上还有人通过统计Wccftech数据得到了下面表格：英伟达的GeForce和AMD的Radeon系列价格大跳水，现售价比建议零售价低了约20%。 其中，英伟达的高端款RTX 3090 Ti更是比建议零售价便宜38%。
随着人工智能技术的不断发展，GPU在AI开发中的重要性也日益凸显。作为一种特殊的处理器，GPU可以同时处理多个数据流，大幅度提高计算速度。而腾讯云服务器提供的GPU产品，则为用户提供了弹性、高效的计算服务。
GPU机器有2种，一种是GPU云服务器，一种是裸金属GPU，裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
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。
如今木马后门已完全可以运行在电脑的显卡中，这种独特的运行方式增强了它们的隐匿性，同时还大大提高了恶意行为的执行性能。 基于GPU的恶意软件 最近，开发人员发布了两款概念验证性的恶意软件——Jellyfish rootkit和Demon键盘记录器，这两款恶意软件的运行并不是利用电脑的CPU，而是利用图像处理器GPU。这种恶意软件能够利用GPU实现比特币挖矿机，性能更高。 两名匿名开发者对该Rootkit（木马后门）的描述： 请输入内容“Jellyfish是一个基于Linux的用户态GPU rootkit概
2) 查看当前使用的GPU序号：torch.cuda.current_device()
最近在某次系统更新后我的Win10系统遇到了这个在任务管理器中找不到GPU的问题，在网上搜寻了一圈，发现可能导致这个问题的原因有很多，但是大部分都不能解决我的问题，所以在这里总结一下，我自己使用的解决方法是第四个，很大概率是由于自己乱删C盘文件导致的。
目前容器化部署服务已经成为微服务管理的趋势，大家知道docker目前cgroup支持cpu，内存的隔离，在gpu隔离上目前还做不到，业界gpu卡基本都是英伟达的，目前英伟达提供了插件来支持容器内获取gpu卡信息，并且能做到隔离。
詹士 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 显卡市场的寒气，藏不住了。 刚刚过去的2022年，全球独显出货量创下二十年新低，比2021年同期下跌将近50%。 Jon Peddie Research（JPR）最新数据显示，今年第三季度独显出货量仅690万块。 如果追溯到2005年Q3，这一数据为2000万+。 而英伟达作为全球显卡市场头号玩家，遭受的重创早就开始显现：今年Q2、Q3业绩连续下滑，如今股价已跌至去年最高点一半左右。 内忧之下，还有外患。 前有CPU巨头英特尔高调官宣分拆图形芯
本文讲介绍如何用容器技术（Docker）快速安装GPU版GAMESS，并演示如何进行实际计算。
在大家开始深度学习时，几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA？她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系？通过查阅资料，我整理了这份简洁版CUDA入门文档，希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
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：
英伟达今天发布了基于其最新的 Pascal 架构的新一代 Quadro 系列显卡。该公司宣称，新的芯片组可将桌面工作站转变成为具有突破性能力的超级计算机，为不同行业的专业任务提供保障。新的 Quadro 芯片组可以为设计、工程和有关虚拟现实以及深度学习的各种领域提供硬件支持。这些显卡可以构建企业级视觉计算平台，为用户简化设计和模拟工作流难度，与上一代产品相比，新的显卡速度最多可以提升两倍。 「开发者们的专业工作流已经充斥着人工智能、虚拟现实和照片级图像处理任务，这对计算设备硬件提出了新的挑战，」英伟达专业
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
大数据文摘作品 作者：Mickey 去年9月，英伟达发布了新的GeForce RTX 30系列GPU，性能相比上一代GPU翻倍，功率效率也是上一代的1.9倍，英伟达称其为史上最大的芯片跨越。 但是英伟达没有想到的是，由于性价比高和发售量有限，这张显卡也成为了史上最难买的GPU之一。由于英伟达的RTX3080的发售价格比起2080Ti的价格便宜了40%多，而它的功能要比零售价高得多的RTX 2080 Super更强大；公版RTX 3080售价699美元，国内售价5499元起，而2080Ti最初上市时的价格高
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。
机器之心整理 机器之心编辑部 据路透社最新报道，英伟达将在下月发布新一代显卡 GPU，代号「Turing」，专门用于虚拟货币挖矿。在虚拟货币挖矿大量使用其显卡导致价格抬高的情况下，这是英伟达为保证游戏显卡供应所做的努力。 去年 5 月英伟达发布新一代显卡芯片架构「Volta」，包括 GV100 芯片和针对数据中心的 Tesla V100，该 GPU 并未出现在游戏产品中。日前，外媒报道英伟达可能会在 3 月 26 日开始的 GTC 大会上发布适合游戏市场的新型显卡，代号「Turing」。 之前已经有消息称，
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