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介绍 ICICLE：用于零知识加速的开源 GPU 库
Web3 的基础建立在去中心化计算之上，因此为 ZK 提供了一个独特的设置，以开创一个去信任和隐私保护服务和基础设施的时代。大多数基于 ZK 构建的 Web3 协议和应用程序的“首选武器”是 ZK-SNARKs 协议家族。SNARKs的一个已知权衡是，我们得到了一个小的证明和一个快速的验证者win10安装显卡驱动以及cuda过程
英伟达显卡主要有2个概念：显卡驱动和cuda版本，这两者都是可以更新的。每个cuda版本对应这一个显卡驱动的区间，话句话说如果给定显卡驱动，它对应着最高可安装的cuda版本，这个可以利用桌面右击 -> NVIDIA 控制面板这个窗口查看 win10 查看本机 显卡驱动+cuda最高版本 桌面右击 -> NVIDI关于配置gpu环境那些事儿
我自闭了，在我不长的工作生涯中，我认为最困难的部分就是配置环境了。因为我快被配置gpu环境给搞疯了。 事情是这样的，最近搞我的bert的模型，领导说你在gpu上测试一下效率，我说：好的。 然而我本地电脑并没有cuda，然后我就开始了配置环境的漫漫长路。 我首先看了一下我电脑的显卡驱动版本，嗯day4：101-A3-计算机服务硬件
101-A3-计算机服务硬件 1.服务器 2.主板 3.CPU 4.内存 5.显卡 6.硬盘 7.raid卡 服务器 服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。服务器在网络中为其它客户机（如PC机、智能手机、ATM等终端甚至是火车系统等大型设备）提供计算或者应用服务。服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可redshift 显卡兼容性与大的更新
redshift 显卡兼容性与大的更新 3.0.25版本 正式支持安培显卡（30系显卡） 3.0.33版本 新增 支持blender 支持metal（苹果系统） 3.0.34/35版本 新增OSL（开放式着色语言） 3.0.46 版引入了新的色彩管理功能，在某些情况下可能会改变现有场景的外观 2.6不能用30系列显卡 2.5 系列不支持 20XX 卡ffmpeg
win环境下使用ffmpeg 转码视频 使用gpu加速转码过程 安装ffmpeg ...... 安装显卡支持 参考自https://blog.csdn.net/y534560449/article/details/121539699 查看显卡是否支持CUDA https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new cuda下载地址 ht 1.准备工作 1.首先下载Realesrgan_GUI的解压包，GitHub开源，因为有些朋友访问GitHub很慢，没错就是我，所以这里提供蓝奏云链接：https://wwc.lanzoub.com/i6XQT09bormj 解压好后你会得到这样的文件 2.设置教程 双击打开它 找到realsergan-gui.exe 双击 基本设定就按我这里的设置 找到高pytorch使用多显卡并行加速训练模型(nn.DataParallel)
torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。 它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。 所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写理论笔记3
一些零散的做题笔记 影响主要计算机的因素 温度：过高不利散热 湿度：过大，元器件氧化 强磁场会照成数据干扰甚至丢失 电源稳定性 万维题库选D(电源稳定性) 机房三度 指：温度、湿度和洁净度。 升级软件包 升级软件包和原有的软件匹配(版本、位数）,升级软件损坏，安装权限、原有软件没主机 宿主机 虚拟机
主机：包括机箱、主板、CPU、内存、硬盘、显卡等，总之就是机箱及和内部的所有东西的总称。 宿主机：指要安装虚拟机软件的计算机，你花钱买的物理机。 虚拟机：利用虚拟机工具构造出来的，有一整套硬件设备，有自己操作系统，应用软件。8K分辨率下，使用WPF播放视频造成UI卡顿的问题
我们知道，WPF有两大特性：1、使用DirectX渲染；2、分辨率无关性：WPF使用与设备分辨率无关的单位来度量计算显示界面的像素点，相同大小的情况下，分辨率越高，像素点就会越多。因此在WPF中，使用矢量图（会根据WPF进行缩放，清晰度不变）比位图（固定像素点，缩放会出现锯齿，并且占用空间大）更合适。 在WPF问GPU、CUDA含义
GPU（Graphics Processing Unit）：图形处理器主要是指利用显卡上的GPU来代替CPU进行图形运算上的加速功能。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）：显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 查看GPU显卡：显卡信息说明
AcceleratorCapabilities --图形和视频控制器的三维阵列的能力AdapterCompatibility --用于此控制器与系统比较兼容性一般芯片组AdapterDACType --姓名或数字 - 模拟转换器（DAC）芯片的标识符AdapterRAM --视频适配器的内存大小Availability --可用性和设备的状态CapabilityDescr2.6.41在maya的一些bug
关于redshift 2.6.41在maya的一些bug 目前2.6.41版本不能渲染 nhair copy 摄像机帧率非24fps 相机位置会出错 xgen无法刷新 aov的Cryptomatte层未完全和谐，有横条纹！ 5.建议maya用户使用2.5.48版本，20系显卡用户（包括1650 1660ti 1660super 2060及以上显卡）建议入正 redshift v2.Centos6：linux上的 spice-vdagent：spice 客户端辅助代理：自动调整linux客户端的分辨率
在 linux 的 kvm虚拟机上 安装 Centos6 guest系统。 在 Centos6 guest 装上 spice-vdagent，且确认服务 spice-vdagentd 正常运行中， 但是，spice viewer端 无论怎么调整windows窗口，Centos 6 guest 系统的分辨率确没有相应调整！ why？ why？ why？ 过程不表，结论是：Centos6 Guest 的kvm配置Tesla T4 与 RTX3090Ti 性能对比；深度学习方向效率对比；
部分数值由于厂家不同，略有出入 Nvidia Tesla T4 Nvidia RTX 3090Ti 该参数的作用 架构 Turing架构 Ampere架构 VERSUS网评分 52分 94分 综合评分 Tensor核心数 320个Tensor Core 656个Tensor Core 张量核支持混合精度计算，动态调整计算以加快吞吐量，同时6G显卡显存不足出现CUDA Error:out of memory解决办法
从6月初开始，6G显存的显卡开始出现CUDA Error:out of memory的问题，这是因为dag文件一直在增加，不过要增加到6G还需要最少两年的时间。 现在出现问题的原因是1、内核太古老，2、驱动太古老。 编辑 解决办法，1、更新最新内核 2、更新512.15版显卡驱动manjaro安装错误的显卡驱动导致无法开机（解决办法）
手欠的我 最近发觉我的manjaro有时候开机会卡死在clean ....这个地方，然后我去看了下系统的日至，发现是nvidia的一个报错，我也不太懂什么意思 然后我就自己动手想改改显卡驱动（从prime到大黄蜂），想看一下能不能解决问题（虽然只是偶尔触发），然后悲剧就发生了，从偶尔（10%） 卡死到一定会卡死。 没电脑配置
购买记录 1.笔记本电脑的购买记录： 联想小新15-2019版（JD）：5799 2.显示器购买记录： 灵蛇TF-G250（JD）：459 收货后：检查无坏点，可能由于只用了HDMI线/显卡太low缘故，刷新率只有120hz（获取换DP/更好显卡应该可以到144hz） 测评软件及方法 1.UP-忘心 2.零度解说： 硬盘性能测试软件：crystalmark关于Ubuntu系统显卡驱动已安装重启后找不到的解决办法
转载自：https://blog.csdn.net/u013685264/article/details/121903540?spm=1001.2101.3001.6650.8&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-8-121903540-blog-103780161.pc_relevant_multi_platform_whitelistv1&amWSL2配置Pytorch+cuda
目录在Win11中要干的事儿在WSL中要干的事儿安装Pytorch要干的事儿 笔记本型号：机械革命无界16pro 笔记本硬件：cpu——i712700H；gpu——RTX2050(显存4g，cuda数量2048) 软件环境：Win11，WSL2-Ubuntu20.04 在Win11中要干的事儿 更新一下系统，以免版本较老，微软不支持WSL调用gpu，在设置-->w记录自己NVIDIA GeForce MX250迷之安装cuda+pytorch成功了
电脑是ubuntu20.4 Pop!_OS 20.04 LTS MX250显卡并没有列在CUDA支持的GPU里 希望文中链接的别人的博客不会消失掉。 安装了英伟达的驱动 参考了这一篇：Ubuntu 安装Nvidia显卡驱动，跟着这篇博客 ①进入bios，禁用自己的secure boot ② ubuntu-drivers devices # 查看显卡设备和显卡驱动Pytorch中多GPU训练指南
前言 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。 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练电脑排障
在使用电脑过程中总会遇到这样那样的问题，诸如某个软件正使用着突然停止响应、操作系统突然自动重启、屏幕突然黑屏、开机检测硬件通不过而停止等。这些问题有些是软件问题，有些是硬件问题，有些是小问题，有些是大问题。对于小问题，简单处理一下就可以恢复正常，对于大问题需要动硬件甚至戴尔 Precision3240 centos8 安装nvidia显卡驱动
1.机器详细配置 https://item.jd.com/10033480986333.html 戴尔（DELL）Precision3240 至强W-1250 6核 主频3.3GHz 64G内存 512G固态 P620显卡 2G独显 处理器 Intel(R) Xeon(R) W-1250 CPU @ 3.30GHz 3.31 GHz 机带 RAM 64.0 GB (63.7 GB 可用) Windows 10 专业版 2.安装CentOS st