可能想玩Linux系统的童鞋，往往死在安装NVIDIA显卡驱动上，所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
最近使用Steam下载了一款3D游戏，好大G啊，花了我老长时间了，安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对，无法启动游戏，郁闷了。
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中，安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法，通过PPA源安装，禁用nouveau驱动，并更新内核，即可成功安装。安装完成后，重启系统，登录死机现象消失，系统运行正常。
https://tensorflow.google.cn/install/source
FreeBSD是一个完全开放的、安全的系统，可以Do it yourself的系统。但是个人还是不喜欢呆板的命令行界面，所有就给 FreeBSD 12.1 安装 GNOME3 图形界面。
问题描述：Ubuntu使用光盘/USB安装时，出现"install ubuntu/ try ubuntu without installation"选择，但是Enter安装时，显示器显示没有信息，进行休眠
最近，有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题：开机后无法进入图形化界面，只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因，并提供解决方案。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先，需要更新系统并安装NVIDIA驱动，然后下载CUDA 8.0，接着安装PyTorch。安装完成后，可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后，更新numpy并验证GPU是否可用。
机器之心报道 机器之心编辑部 终于等到了这一天：英伟达开源了他们的 Linux GPU 内核驱动。 「英伟达是我们遇到的硬件厂商中最麻烦的一个。」这是 Linux 内核总设计师 Linus Torvalds 十年前说过的一句原话。 当时，Linus 正在芬兰赫尔辛基阿尔托大学举办的学生和开发者研讨大会上接受采访。在会上，一位现场观众称其买过一款搭载了集成显卡以及 NVIDIA 独立显卡的笔记本电脑，但是在 Linux 下通过 NVIDIA Optimus 技术进行独立显卡与集成显卡之间的切换却得不到驱动
本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8，安装系统为Ubuntu18.04，下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
这里选择continue继续就好（这里我想的是要是之前没有安装显卡驱动的话，在这里安装的显卡驱动重启后会不会黑屏）
重启之后屏幕显示“输入不支持”，这是因为ubuntu对显卡的支持有关，需要手动添加显卡选项:nomodeset，使其支持Nvidia系列显卡
遇到的问题：在这个步骤的时候，由于我们是多账号的服务器，在登录管理员账号的时候，老是出现login incorrect，但是通过普通用户是可以登录的，因此通过普通用户登录，然后su 然后输入密码
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS，这是一个长期支持版本，官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级)，一直到2021年4月份。 之前由于某些原因，对Linux的桌面版一直持排斥的态度，一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此，然而上手16.04后，瞬间有种惊艳之感，第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的，本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美，我更加倾向于Windows 10的Metro风，扁平化的设计才是主流，真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验，无论是从整体流畅性还是细节的改进。
给我的Ubuntu安装显卡驱动时，需要查看显卡型号，因为我的是Windows/Ubuntu双系统，一开始想到的是去windows查看，然后下载驱动，安装成功。对于只有Linux系统的情况，总结方法如下：
DHCP 还支持其他功能，例如 IP 地址续约和释放。在租约期过期之前，设备可以向 DHCP 服务器发送续约请求（DHCP Renew），以延长租约时间。当设备不再需要 IP 地址时，它可以发送一个释放请求（DHCP Release），将 IP 地址返回给服务器以供其他设备使用。
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆（Loop Login）问题，一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
CPU：Intel Xeon E5-2699 v4 显卡：Nvidia Tesla P100 操作系统：CentOS 7.4
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块，开发者纷纷表示「活久见」，不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧？ 英伟达显卡驱动开源了？这不像是老黄会做出的事啊？ 可这事确实是真的。不过有一点点条件，一是Linux系统，二是开源的是GPU的内核模块。 5月12日，英伟达官网发布消息，将Linux GPU内核模块作为开放源码发布，具有GPL/MIT双重许可证，开源从R515驱动版本开始。 用户可以在GitHub上的英伟达开放GP
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动，一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突，在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
我的笔记本看的时间太长了，笔记本上面的字太小了，眼睛总是受不了，而实验室有空闲的显示器，想把笔记本接上去，最近在网上查了一些关于linux下外接投影仪的办法，最后，我按照这篇博文的方法达到了我的目标。
当 Ubuntu 15.10 Wily Werewolf 下载安装完成后并未万事大吉，要想使用顺手还得做诸多改造以符合自己的使用习惯，本文向大家介绍一些我在 Ubuntu 15.10 安装之后所做的几项配置。
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。
最近几年有幸参与公司GPU芯片的软件开发工作，目前公司和个人都到了一个十字路口，趁着闲暇时间从一个软件工程师的角度梳理总结一下GPU相关知识。知识多数来自网络和个人经验。
在前面，我的 前端工程师应该选择什么操作系统 一文中已经说过了，mac os系统 是目前主流的前端工程师的选择。那么，这里就涉及到一个问题，那就是你必须有一台mac电脑。
1. 下载cuda10.1： 英伟达官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_6
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！
目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。
上周末，智谱AI在2023中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3，在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试，实际效果确实要比ChatGLM2要好。
（Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明，本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）
本文介绍了跨平台的概念以及实现原理，从硬件、操作系统、语言、框架等多个层面分析了跨平台的实现方式。同时，通过举例，让读者更直观地理解跨平台的真实含义。
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。
01 概念介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构） CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构，它能利用英伟达GPU的并行计算引擎，比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多，硬件结构必然是不断的在发展变化，没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码，而CUDA就是提供了一
最近弄了一台带 GT 710 显卡的杜甫，便想着可以利用 Nvenc 显卡硬件编码来驱动 Jellyfin 在线转码云播。不过折腾的过程中遇到了不少问题，在此梳理一番正确的安装流程，以便来日查询参考。
本来想了解一下X-Window，所以打算去tt1,结果ctrl+alt+f1出现的居然是图形界面，搜了一下是显卡驱动版本的问题，此时我用的是Xorg开源驱动，于是根据教程，准备安装一个最新版的NVIDIA驱动，然后噩梦就开始了QWQ 先回顾一下我的过程：
本文标题：《 Ubuntu 16.04 下安装 NVIDIA GTX 970 显卡驱动 》
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。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2，相比前一版本推理速度提升42%。最近，终于有时间部署测试看看了，部署过程中遇到了一些坑，也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程，同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得，希望能帮助大家快速部署测试。另外：作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了，获取方式直接回复：「chatglm2-6b」
视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在，如采用DSP,FPGA，ASIC等，用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题，但随着视频分辨率越来越高（从CIF经历720P，1080P发展到4K，8K），编码算法越来越复杂（从mpeg2经历h264,发展到h265）,PC的软件规模也越来越庞大，视频应用也越来也丰富，单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难，一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
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
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
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
作为一名DaVinci软件的使用者，我认为这是一款非常强大且易于使用的视频编辑软件。在我使用DaVinci软件的过程中，我深深地体会到了这款软件的各种功能和优点，下面我将分享一些我使用DaVinci软件的心得体会。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后，先安装自己显卡对应的驱动，在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时，选择 No。（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。
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