客户端

网上教程一大推，讲了一大堆，也没解释原理，实用的没几个，自己总结的，比较简单note：无需卸载原机器驱动，无需禁用nouveau驱动原因：上面我们看到系统的驱动版本为450.80.02，而nvidia官网上要求的驱动版本为455.23.05，这里安装此.run文件不影响，那么为啥呢？因为每台机器不可能都适用455.23.05驱动，都安装成此版本，好多机器没法用显卡了，英伟达没那么蠢，只是建议使用该

1. 网上的教程一大堆，都试了，没效果，自己发现的，很好用2. 首先使用该博主的方法找到设备管理器中的蓝牙https://blog.csdn.net/weixin_42492886/article/details/1154070953. 然后卸载，蓝牙里面的所有驱动，重启，蓝牙图标就会自动出现。。。。...

conda安装的cudatoolkit 与Nvidia官方提供的cudatoolkit是不一样的。1、实际上，Nvidia 官方提供安装的 CUDA Toolkit 包含了进行 CUDA 相关程序开发的编译、调试等过程相关的所有组件。2、但对于 Pytorch 之类的深度学习框架而言，其在大多数需要使用 GPU 的情况中只需要使用 CUDA 的动态链接库支持程序的运行( Pytorch 本身与 C

conda安装的cudatoolkit 与Nvidia官方提供的cudatoolkit是不一样的。1、实际上，Nvidia 官方提供安装的 CUDA Toolkit 包含了进行 CUDA 相关程序开发的编译、调试等过程相关的所有组件。2、但对于 Pytorch 之类的深度学习框架而言，其在大多数需要使用 GPU 的情况中只需要使用 CUDA 的动态链接库支持程序的运行( Pytorch 本身与 C

一、多个cuda版本1、sudo ubuntu-drivers autoinstall 安装驱动，会自带一个cuda，这个cuda是一个版本（通过 nvidia-smi 查看）2、从官网上下载，并安装cuda在/usr/local下，此时又是一个cuda版本（通过 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看）1和2两种安装cuda方法，https://blog.csdn.

网上教程一大推，讲了一大堆，也没解释原理，实用的没几个，自己总结的，比较简单note：无需卸载原机器驱动，无需禁用nouveau驱动原因：上面我们看到系统的驱动版本为450.80.02，而nvidia官网上要求的驱动版本为455.23.05，这里安装此.run文件不影响，那么为啥呢？因为每台机器不可能都适用455.23.05驱动，都安装成此版本，好多机器没法用显卡了，英伟达没那么蠢，只是建议使用该