NVIDIA

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JUN

Using SwinIR for Image Super-Resolution Reconstruction

使用SwinIR进行图像超分辨率重建本文介绍了如何使用SwinIR进行图像超分辨率重建。SwinIR是基于Swin Transformer的图像恢复模型，在经典/轻量/实用的图像超分辨率、灰度/彩色图像降噪和JPEG压缩伪影去除等任务中实现了最先进的性能。以下是使用SwinIR进行图像超分辨率重建的步骤： 1. 购买一块显卡：强烈建议在开始之前购买一块显卡，Nvidia GeForce RTX 4090是一个不错的选择。 2. 配置基本容器：编写一个基本的Dockerfile，包括Pytorch和相关依赖项。 3. 配置SwinIR容器：基于基本镜像配置一个SwinIR容器，并安装SwinIR的依赖项和模型。 4. 运行容器：将要处理的图像放入输入文件夹，并运行容器进行图像超分辨率重建。使用SwinIR进行图像超分辨率重建可以恢复老照片、增强低分辨率图像甚至改善监控视频的质量。通过这项技术，您可以获得更清晰、更详细的图像。--GPT 4

NVIDIA Ai CUDA Docker Resolution Image SwinIR Restore

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MAY

How to setup CUDA environment for Docker on Ubuntu?

如何在Ubuntu上为Docker设置Nvidia环境？本文介绍了如何在Ubuntu上设置Nvidia环境以便在Docker中使用GPU。首先，您需要确认系统是否检测到Nvidia GPU。然后，安装适合您的设备的Nvidia驱动程序。接下来，安装Docker并添加Nvidia Container Toolkit以实现在Docker中使用GPU。最后，您可以使用一个示例来测试GPU设置是否成功。通过执行命令`sudo lspci | grep NVIDIA`，您可以确认系统是否检测到Nvidia GPU。然后，您可以使用`sudo ubuntu-drivers list`或`sudo ubuntu-drivers list --gpgpu`命令列出可用的驱动程序。根据您的需求，您可以选择自动安装或手动安装驱动程序。安装完成后，您需要重新启动系统并使用`nvidia-smi`命令验证驱动程序的安装情况。安装完驱动程序后，您可以使用以下命令安装Docker： ```bash curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh CHANNEL=stable sh get-docker.sh rm get-docker.sh ``` 接下来，您需要安装Nvidia Container Toolkit。您可以按照Nvidia官方文档提供的步骤添加Nvidia Container Toolkit的存储库并进行安装。最后，您可以通过运行一个带有GPU burn测试的Docker映像来测试GPU设置是否成功。您可以克隆`gpu-burn`存储库，构建Docker映像，并运行GPU burn测试。除了测试GPU设置，您还可以使用Docker-Compose共享GPU。您可以创建一个`docker-compose.yml`文件来配置共享GPU的Docker服务。本文提供了一个示例CUDA应用程序的Dockerfile和源代码。您可以根据需要自定义这些文件。通过本文，您将了解如何在Ubuntu上为Docker设置Nvidia环境，并且可以使用GPU进行加速计算。阅读全文以获取更多详细信息，并开始在Docker中使用Nvidia GPU吧！问题：您如何在Ubuntu上为Docker设置Nvidia环境？如何测试GPU设置...--GPT 4

NVIDIA CUDA GPU Docker

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APR

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

本篇博客详细介绍了如何在Ubuntu 22.04上安装CUDA和cuDNN，并测试它们是否安装成功。首先，博客提供了安装CUDA的下载链接以及具体的安装步骤。接下来，博客提供了安装cuDNN的下载链接和详细的安装步骤。文章还介绍了如何确认驱动程序是否已安装，以及如何检查CUDA和cuDNN是否已安装。为了测试CUDA是否安装成功，博客提供了一个简单的“Hello CUDA”程序，并展示了如何编译和运行它。同样，博客也展示了如何测试cuDNN是否安装成功，通过运行一个简单的示例程序。在阅读本篇博客后，读者应该能够顺利地在Ubuntu 22.04上安装CUDA和cuDNN，并确保它们已成功安装。此外，本文还提供了一些有用的命令来检查驱动程序、CUDA和cuDNN的安装状态和版本信息。最后，你是否知道如何在自己的Ubuntu系统上安装CUDA和cuDNN？如何确保它们已成功安装并运行？阅读全文以获取详细的操作步骤和示例代码。--GPT 4

Ubuntu NVIDIA vGPU CUDA cuDNN GPU

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APR

让你的数据中心使用 GPU 算力！

本文介绍了如何在数据中心中使用 GPU 算力。首先，文章详细描述了安装并配置 NVIDIA Grid 驱动的过程，包括修改配置文件、添加许可等。接着，介绍了如何安装 CUDA，并给出了一些注意事项。文章还讨论了如何确保虚拟机可以在主机之间平滑迁移，并给出了在 VCenter Server 中开启迁移的方法。此外，文章提及了如何划分 SKU，以便提前规划每个物理 GPU 的切分方式。最后，文章介绍了如何开始炼丹，包括安装 cuDNN、使用 GPU 进行硬件加速编码以及运行 AI 应用。文章还提供了一些监控温度的方法，以便在家中服务器降低噪音。如果遇到问题，文章给出了一些建议和检查事项。那么，在这个过程中，哪些因素可能会影响 GPU 算力的使用？如何确保充分利用 GPU 算力以提高数据中心的性能？--GPT 4

Ubuntu VMware Vsphere Server NVIDIA Ai vGPU Python Tesla CUDA

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FEB

我的电脑的超频过程 - 发挥出硬件的全部性能

本篇博客详细介绍了如何发挥电脑硬件的全部性能，包括硬盘调整、游戏设置优化、显示器设置等方面。首先，使用CrystalDiskMark和HDTune Pro对硬盘进行测试，确保硬盘性能达到最佳状态。接着，针对游戏中可能遇到的各种瓶颈问题（如显存、CPU、GPU瓶颈等），提出相应的解决方案，如调整游戏设置、开启DLSS等。此外，还讨论了如何根据游戏需求选择不同的渲染引擎（DirectX、Vulkan、OpenGL）。最后，重点介绍了显示器设置的调整，包括使用专业校色仪、调整HDR模式下的SDR内容亮度、开启HDR等，以提高游戏画面质量和观感。在优化硬件性能的过程中，你是否遇到过类似的问题？如何解决这些问题以提高游戏体验？--GPT 4

Windows NVIDIA Geforce Intel Tune Turbo ASUS

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JAN

存储、计算、显示分离的游戏体验

本文探讨了存储、计算和显示分离的游戏体验。通常，大多数人会在家里组装一台电脑来满足游戏需求，但这种方法存在一些缺点。本文详细分析了这些缺点，并提出了一种新的解决方案，即将存储、计算和显示分离。文章首先指出，多台设备意味着需要在每台设备上重复安装游戏，而且不同设备之间的性能可能不同，导致游戏体验也截然不同。因此，作者提出了将存储、计算和显示分离的方法。这样，可以让存储设备承担游戏数据的存储，让游戏主机负责游戏的渲染和计算，再让平板、手机负责游戏画面的展示。文章接着讨论了实现这种分离的具体方法。首先，需要准备一个存储设备，可以选择自己搭建NAS或购买一台群晖。其次，计算设备和平时的游戏电脑没有太大区别，只是不需要安装太大的硬盘。最后，显示设备可以选择iPad或安卓平板，并使用Moonlight这样的应用来实现游戏画面的串流。为了实现存储与计算分离，需要选择合适的通信协议。作者推荐使用ISCSI、NFS或SMB。如果遇到某些游戏无法识别远程路径的问题，可以尝试在远程路径上创建一个VHDX文件，然后挂载为本地硬盘。总之，通过将存储、计算和显示分离，可以充分发挥每个设备的优势，实现在不同设备上的优质游戏体验。这种方法可以解决传统游戏设备无法满足多设备需求的问题，让游戏体验更加丰富和便捷。那么，你是否会尝试这种新的游戏体验呢？--GPT 4

Game Storage Disk Gaming NVIDIA Steam

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