# 使用3090Ti安装PyTorch的指南
在深度学习的世界中，CUDA的使用使得计算速度显著提高。NVIDIA的3090Ti显卡因其强大的性能而受到广泛欢迎。本文将详细介绍如何在搭载3090Ti显卡的机器上安装PyTorch，帮助大家更好地利用这一强劲的硬件。
## 环境准备
在开始安装之前，确保你的系统中已安装 NVIDIA 显卡驱动和合适的 CUDA 版本。PyTorch 是一个深度
原创
2024-10-02 06:10:36
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这里借鉴了rtx3090搭建tensorflow1.15环境这篇文章的内容，并且在安装的过程中对于中间的操作有一些调整。 我的配置：ubuntu:20.04cuda:11.1cudnn:8.05tensorflow:1.15.5python:3.8.2 这里的tensorflow不是自己指定的版本，我的理解为它是根据具体你安装的环境配置，来配置相应的tensorflow1.15中的小版本 配置完内
说明文档这个代码有点邪门，使用的torch、cuda、显卡版本都有限制。配环境有毒，怼着torch低版本去找合适的cuda、显卡，离谱= =最终成功版本：torch0.4.1 + cuda9.2.148 + 显卡2080ti。第一次知道显卡版本过高也不行= =。开始在3090上试图复现，整了一天到demo运行后报错：CUDA kernel failed : no kernel image is a
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2024-06-28 11:23:49
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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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By 超神经内容概要：英伟达在今天凌晨发布了 RTX 30 系列新品，在此之前的宣传内容中多次提及 21 年前的重大发布，本文将回顾 21 年前的 1999 年前后，NVIDIA 所经历的重要时刻。关键词：英伟达 GPU 商业分析美西时间 9 月 1 日清晨，NVIDIA CEO 黄仁勋继续在厨房进行新品发布。本次重磅发布的三款 RTX 30 系列显卡，性能均超过上一代旗舰产品。熟悉的厨房发布，熟
本文讲述使用 VMware 工具安装 Ubuntu 系列虚拟机，不同位数和不同版本的 Ubuntu 安装过程相差无几，这里以 Ubuntu20 64位机器做示例。全程图文，方便观看和操作。1. VMware中新建虚拟机1.1 新建虚拟机向导1.2 选择虚拟机硬件兼容性1.3 安装客户机操作系统1.4 选择客户机操作系统1.5 命名虚拟机1.6 处理器配置1.7 内存1.8 网络类型1.9 选择I/
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2024-08-12 14:10:20
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1、AI驱动下，英伟达数据中心业务蓬勃发展英伟达是GPU的发明创造者。1999年，英伟达在纳斯达克挂牌上市，并于同年提出了GPU概念，发布了GeForce 256。这被业界视为现代计算机图形技术的开端。最初，GPU主要应用于PC游戏和主机游戏（如Sega、Xbox和PS3），能够通过硬件支持T&L（多边形转换与光源处理）。T&L在3D图像渲染中扮演重要角色，计算多边形的3D位置和处
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2024-06-08 15:07:59
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RTX 3090 Ti将采用美光最先进的GDDR6X显存，型号MT61K512M32KPA-21U。RTX 30
原创
2021-12-10 11:11:27
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、RTX3090 终极生产力和8K神器 RTX3080发布也有了一段时间，虽然因为首发货源短缺导致了一些不愉快的事情，但没办法，RTX3080在高端显卡的竞争力基本没有没有一个能打的，实在是太香了。而30系显卡的老大哥RTX3090根据近期的详细测试，片面的讲在游戏性能上提升不大只有10%左右，价格却比RTX3080贵了好几千，或许24GB显存是RTX3090价格巨高的一个原因，而这个主
? Hello，我是Xxtaoaooo！? “代码是逻辑的诗篇，架构是思想的交响”作为一名深度学习和硬件爱好者，RTX专业显卡是我们必不可全的工具之一。当NVIDIA发布RTX 4090时，我第一时间就分析了这款基于Ada Lovelace架构的旗舰显卡。从纸面参数来看，RTX 4090相比RTX 3090Ti在CUDA核心数量上提升了68%，达到了16384个，而显存容量保持在24GB但带宽提升至1008GB/s。
# 深度学习入门：使用2080ti和3090显卡
作为一名刚入行的小白，你可能对深度学习充满好奇，但同时也感到迷茫。不用担心，本文将带你一步步了解如何使用NVIDIA的2080ti和3090显卡进行深度学习。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程图来了解整个深度学习项目的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装环境]
B --
原创
2024-07-23 09:26:23
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如何实现 "2080ti sli 3090 深度学习"
## 流程概览
下面是实现 "2080ti sli 3090 深度学习" 的整个流程的概览：
```mermaid
gantt
title 2080ti sli 3090 深度学习
section 准备工作
获取硬件设备信息 :a1, 2022-01-01, 1d
安装合适的驱动程序 :a2
原创
2024-01-23 08:38:57
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完全卸载NAVIDIA驱动sudo apt-get --purge remove nvidia*
sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"依赖包sudo apt-get install gcc g++ make //有的话执行这个没关系，安全起见下载好依赖的包，一般系统会有的。安装NVIDIA驱动：这里对应安装470版本sudo apt install nvi
文章目录摘要引言PreliminaryVision Transformer and Self-AttentionLinear AttentionFocused Linear Attention1.Focus ability2.Feature diversity3. Focused linear attention module实验推理时间总结 摘要self-attention 的二次计算复杂度一
写在前面：操作环境操作系统：win11专业版 GPU：GTX 3090 24G CUDA：12.0 python: 3.8 PyTorch: 2.0.1(baichuan2必须)一、baichuan2-13b-chat-4bits模型下载魔搭社区下载 先git clone仓库，然后手动下载bin文件环境部署这部分踩坑比较多，主要是各种库兼容性的问题，出现各种报错transformer需要4.33.
由于官方暂时没有11.1版本的Pytorch安装方法，可以使用11.0版本的安装方法，经过测试，在3090上是可以正常使用的。官方给出的安装方法：pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.h
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2021-05-05 23:00:32
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深入浅出学习Pytorch—Pytorch简介学习原因：Pytorch日益增长的发展速度与深度学习时代的迫切需要Pytorch模型训练pytorch实现模型训练包括以下的几个方面（学习路线）数据：数据预处理与数据增强模型：如何构建模型模块损失函数：创建并设置损失函数的超参数优化器：管理模型参数迭代训练：观察训练效果，并绘制Loss/Accuray曲线模型应用：图像分类、图像分割、目标检测。Pyto
遇到问题NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70
原创
2023-02-17 10:08:06
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一、前言：首款256Bit位宽的RTX 4070系列显卡 2022年9月，RTX 4070 Ti在发布前爆出了个乌龙，由于其性能可以媲美RTX 3090 Ti，NVIDIA有意将它命名为RTX 4080 12GB。 但是192Bit位宽的RTX 4080玩家是绝对无法接受的（就算性能再强也无济于事）
原创
2024-01-28 11:32:18
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