Anduin Xue
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How to install CUDA and cuDNN on Ubuntu 22.04 and test if its installed successfully

这篇文章详细介绍了如何在Ubuntu 22.04系统上安装CUDA、cuDNN和PyTorch,并提供了验证每个组件是否成功安装的方法。从选择合适的CUDA版本开始,到通过`nvidia- smi`命令确认显卡驱动版本,再到下载并安装CUDA工具包,文章一步步引导读者完成配置过程。接着,文章讲解了如何安装cuDNN,并通过测试程序确保其功能正常。对于PyTorch的安装,特别提醒用户避免直接使用pip安装,而是要根据硬件和系统环境选择正确的命令。最后,文章还提供了多种验证方法,包括运行“Hello CUDA”示例程序、检查cuDNN版本以及在Python中验证PyTorch是否正确识别GPU。这些步骤不仅确保了安装的成功,也为读者后续进行深度学习项目奠定了基础。--DeepSeek

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让你的数据中心使用 GPU 算力!

这篇文章介绍了在服务器环境中部署NVIDIA Grid虚拟化GPU解决方案的步骤和注意事项,包括Grid驱动的安装配置、虚拟机的硬件加速设置、vGPU授权验证、AI框架与媒体处理工具的配置方法。文章详细说明了如何使用nvidia-smi命令检查显卡状态和温度信息,并提供了多个开源AI项目的链接供参考运行。此外,还介绍了ffmpeg在GPU上的编解码测试方法以及如何监控服务器温度以优化风扇噪音。最后强调了故障排查的关键点,如驱动版本兼容性、BIOS设置等,帮助用户快速定位和解决问题。--DeepSeek

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自己独立运营一个面向你的朋友的 AI 绘画系统(基于 Stable Diffusion)

通过JSON配置优化Stable Diffusion的UI设置,包括调整按钮显示状态;编辑user.css文件隐藏部分按钮以简化界面;利用FRPC实现内网穿透,结合Caddy进行反向代理和TLS证书管理,从而将本地服务安全地暴露到公网,示例链接为https://stable-diffusion.aiursoft.cn/。教程提供了FRP和Caddy的详细使用指南,并提醒设置密码以增强安全性。--DeepSeek

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