RTX3090和RTX3080的公版首发价格分别是11999和5499元，二者的价格相差了一倍多 选rtx3090还是3080这些点很重要看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dq RTX3090在传统性能方面比RTX3080高13%左右，光追性能高15%左右，相对于它们之间的差价来说，这样的性能提升可能大多数用户都不能接受。 不过对于本来就处于金字塔顶部位置的显卡来说，用这样
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2024-06-21 12:40:43
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RTX3090 GPU环境配置前言安装Nvidia显卡驱动安装CUDA安装cuDNN 前言这篇文章中安装的版本都是根据我自己的电脑的情况选择的，有需要的可以根据实际情况选择， 我的系统上Ubuntu20.04，显卡是RTX3090。跟我一样的话就大胆copy，不一样的话就注意点，名字上会有区别。安装Nvidia显卡驱动nvidia-smi方法1： 打开Software & Updates
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2024-03-25 08:51:17
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openGL里常出现深度测试，一直不清楚。今天就来弄清楚。 （1）什么是深度？深度其实就是该象素点在3d世界中距离摄象机的距离（绘制坐标），深度缓存中存储着每个象素点（绘制在屏幕上的）的深度值！ 深度值（Z值）越大，则离摄像机越远。深度缓存的位数来衡量深度缓存的精度。深度缓存位数越高，则精确度越高，目前的显卡一般都可支持16位的Z Buffer，一些高级的显卡已经
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2024-05-18 19:38:28
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文章目录0 引言1 深度学习环境配置1.1 N卡驱动安装1.2 cuda & cudnn安装1.4 anaconda安装配置2 aanet测试2.1 准备数据、下载预训练模型、踩坑测试demo2.2 aanet的思想是什么？可以给什么启迪？ 0 引言最近新入手了3090，目的是从事基于深度学习的三维重建方法，尤其是立体匹配，深度估计等方面的相关研究。为了配合深度学习的环境，将台式机装了u
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2024-09-10 21:10:30
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# 如何实现一个类似于“Android GPU-Z”的应用
在这里，我将为你介绍如何实现一个类似“Android GPU-Z”的应用。我们将从基本的流程开始，然后逐步解析每一部分的代码，让你能够清楚理解每一步是如何执行的。
## 开发流程
首先，让我们确定一下开发的主要步骤。我们可以将这整件事情分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
简单题View Code #include <iostream>#include <cstdlib>#include <cstring>#include <cstdio>using namespace std;#define maxn 1005int n;int f[maxn][maxn];int gcd(int x, int y){ if (!x || !y) return x > y ? x : y; for (int t; t = x % y; x = y, y = t) ; return y;}int main(){ //freop
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2011-09-15 18:38:00
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所谓可见点，即是（a,b）=1的点，使用欧拉函数，求出比之小的与之互质的个数即可，又对称，所以乘2,最后要+1.#include #include #include #include using namespace std;const int N=1050;int phi[N];void initi...
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2014-09-10 15:05:00
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ollama 3090 是一款功能强大的 AI 模型，它不仅具备卓越的推理能力，还能高效处理图形和语言任务。本文将深入探讨最近在使用 ollama 3090 时遇到的各种问题和解决方案，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等方面。
## 版本对比
在过去几个版本中，ollama 3090 进行了一系列重要的更新，每个版本都有其独特的特性。下面的四象限图展示了不同版
发了台工作站，型号是Dell Precision 3640，搭配显卡3090，要安装显卡驱动，然后配置pytorch环境。在安装显卡驱动时出了问题安装好的系统是Ubuntu20.04在“软件与更新中”并没有显示推荐的显卡驱动：按照百度出来的博客，显卡驱动装不上，Ubuntu20.04系统，3090显卡，安装驱动、CUDA、cuDNN的步骤 - 明天又是周六了 - OSCHINA - 中文开源技术交
前置要求机器先得安装显卡驱动和CUDA以及安装 Zlib，本文以安装CUDA11.8为例，CUDA11.8下载链接Windows的话直接打开.exe文件就行,Linux的话根据不同发行版安装，在此就不展开了。文章末尾我会加个官方的Ubuntu安装命令。测试机环境:Windows11 版本号22621.1413,显卡驱动GeForce Game Ready 531.29,CUDA11.8开始安装Te
● 最新的第三代英特尔®至强®可扩展处理器将驱动下一代超级计算机和高性能计算系统。● 下一代英特尔至强可扩展处理器（代号“Sapphire Rapids”）将集成高带宽内存（HBM）。● 基于英特尔Xe架构的HPC GPU （Ponte Vecchio）已成功启动，正在进行系统验证，包括OAM规格的产品及其子系统。● 英特尔宣布推出基于以太网的高性能网络（HPN），此举将使英特尔以太网扩展到高性能
0 配置写下这个标题，我自己都觉得有点不好意思。没办法，打螺丝的我，囊中羞涩，手上只有一块五年前下血本购买的Nvidia_Geforce_GTX_1080Ti。这块显卡在当年还是非常先进的，然而现在早已是古董一枚。以下列出我的一些详细配置：Win10CPU: Intel Core i7-6800KGPU: Nvidia Geforce GTX 1080TiRAM: 16GVisual Studio
本质上是一个去中心化的数据库，同时作为底层技术。| CPU命名 https://zhuanlan.zhihu.com/p/20495438命名 —— i5、i7指的并不是一个具体产品，而是一个产品系列，它同样需要与代数挂钩，从命名上也能看出来，比如第一代i5通常是i5 750/i5 760，第二代是i5 2XXX，第三代i5 3XXX（第二代开始后面的数字第一位就代表第几代）而
30 系列 Ampere 架构 GPU 大幅度提升了 CUDA 核心数量, 3090 提升到了 10496 个 CUDA 核心, 相应配置了 24GB GDDR6X 显存. 但是对应也大幅度提升了功耗, 首次引进了 12pin 供电规格.当然, 3080 对于机器学习用来说一点都不香, 区区 10GB 显存, 还不如 2080Ti/1080Ti 呢.24GB 的 3090, 可以说在
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2024-05-27 12:14:06
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NVIDIA的GeForce RTX 30系列显卡已经开售，从各家评测来看，RTX 3080性能大幅超越上代旗舰RTX 2080 Ti，受到发烧玩家火爆追捧，而RTX 3090依靠强大的专业性能与24 GB巨量显存，成为打造全新NVIDIA STUDIO内容创意设计主机的梦幻之选。那么，RTX 3090在24 GB显存的加持之下，能为内容创意设计应用带来多少效率提升呢？本文将用实测的数据为你解
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2023-11-27 10:58:39
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目录1 显卡要满足cuda develop的支持2 安装cuda的同时装内置的driver3 安装删除原有的NVIDIA驱动程序bios禁用secure boot，也就是设置为disable禁用nouveau重启reboot停止可视化桌面：安装driver重启安装cudnn直接测试高版本tensorflow-gpu==2.5.05 安装和测试低版本tensorflow-gpu 
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2024-01-19 23:29:13
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树形dp 有一个比较明显的dp状态是dp[i][j]表示当前i节点的子树已经满足且i剩下j元钱的最小操作次数，这样复杂度比较高状态数已经有O(n*x)的了，转移再来x，肯定不行。 我们考虑把状态和dp值交换一下，因为操作次数最多只有n-1次，这样可以大大降低dp状态数，于是我们设dp[i][j]表示
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2017-10-18 20:16:00
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在遇到窗体应用程序开发的时候，会在控件事件的后台写一些代码，特别是带e.xxx什么的C#中的Graphics g = e.Graphics是什么意思？解释是：Graphics 这个类，比较特殊，因为它是GDI+的基本类，类似传统的Canvas概念，就是说： 对于一个用于绘图的Graphics 而言，它必须有载体，也就是在哪里绘所以，使用具有 可绘 特性的Control 来作为依托，才能实例化，也就
Linux使用Adaconda安装tensorflow-gpu 1.3前言0.确定tensorflow 对应版本1.安装驱动1.1根据显卡查看适合驱动1.2查看原显卡驱动2.安装CUDA2.1查看显卡驱动支持的CUDA版本2.2 下载CUDA2.3 安装CUDA2.4配置环境变量2.5 查看是否成功安装3.安装cudnn3.1 下载3.2安装3.3 查看是否成功4.GCC降级5.安装Adacao
本教程从上一节结束的地方开始。如果你没有项目文件，你可以在这里下载它。如果你在第一节中表现得很好，你要好好享受这一节！既然你理解了工作原理，你将充分理解这些库进行图像处理是多么的简单。超级SpookCam之Core Graphics版本Core Graphics是Apple基于Quartz 2D绘图引擎的绘图API。它提供了底层API，如果你熟悉OpenGL可能会觉得它们很相似。如果你曾经重写过视
