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卸载cuda权威发布_卸载cuda cudnn(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

卸载cuda

服务器你是真的贱啊，他爹的一旦有一丁点东西版本不一样你就威胁我的cuda，真是有爹生没爹养！还不明确跟我表示到底他爹的哪个包不匹配，害得我卸载又下载，降低版本又更新版本，就是不行，跟我说我cuda路径不对，真是笑了，cuda路径不对就跟你不信你爸跟你一个姓一样荒唐[微笑] 结果你爹的弟的，我重新配了个环境以后，旧环境能重新更新了[微笑]我现在才下班的精神损失谁来赔！[苦涩]

深度学习在光学成像中的应用 ### 第一章：光学成像基础 𐟌 #### 第一节：绪论 𐟓œ 光学成像是什么？光学成像的发展历程 #### 第二节：光学成像的重要概念 𐟔 分辨率视场和景深像差 #### 第三节：成像质量评价指标 𐟓Š 全参考评价半参考评价无参考评价 #### 第四节：光学成像的发展趋势 𐟚€ 功能提升（相位、三维、穿透介质散射）性能提升（分辨率、灵敏度、通量）第二章：经典光学成像技术 𐟓𘊊#### 第一节：高动态范围成像 𐟌… 动态范围的概念合并多曝光图像生成HDR 色调映射 #### 第二节：融合技术 𐟌ˆ 可见光与红外成像机理异源图像融合图像融合质量评价 #### 第三节：像素分辨率提升 𐟔 离散采样理论成像系统分辨率限制因素图像超分辨技术第三章：深度学习基础 𐟧 #### 第一节：深度学习相关基础知识 𐟓š Python和PyTorch的关系两大主流框架TensorFlow和PyTorch介绍深度学习工具CUDA和cuDNN #### 第二节：学习深度学习的代码环境 𐟒𛊊编译器PyCharm的使用 Python环境知识使用Anaconda配置虚拟环境并在PyCharm中导入 #### 第三节：通过Anaconda搭建环境 𐟛 ️ 学习pip库的使用，下载、卸载和更新库搭建独立环境，通过Anaconda管理每个环境 #### 第四节：理论知识部分 𐟓– 监督神经网络的基本原理梯度下降算法和反向传播的思路 #### 第五节：卷积神经网络的基础讲解 𐟧 通过实例了解卷积的基础原理如何通过卷积提取图片的特征（介绍MNIST手写数字的经典案例）

𐟔烯mfyUI环境配置小贴士 𐟓在配置ComfyUI环境时，可能会遇到一些问题。比如，下载的即插即用版本可能会因为缺少CUDA支持而报错。为了避免这种情况，建议使用ComfyUI自带的Python和pip进行包管理。 𐟓如果你的ComfyUI安装在E:\Productivity\ComfyUI\ComfyUI_windows_portable，那么在进行环境修改时，务必使用该目录下的python.exe和pip.exe。 𐟔要查看Comfyui使用的torch版本，可以在任意位置打开cmd，然后输入相关命令。同样，安装新包或卸载旧包时，也要使用这些工具。 𐟒᤾‹如，如果你想为Comfyui安装pillow包，可以输入以下命令：E:\Productivity\ComfyUI\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Scripts\pip.exe install pillow。 𐟒𛦜€后，调用Comfyui的Python解释器时，同样需要使用这个路径下的python.exe。记得这些小贴士，你的ComfyUI环境配置将更加顺畅！

英伟达2024年将用10亿RISC-V 尽管英伟达的GPU主要依赖专有的CUDA核心，这些核心拥有自己的指令集架构并支持各种数据格式，但它们实际上是由依赖于行业标准RISC-V ISA的定制核心控制的，尽管这些核心有一些扩展。现代GPU是高度复杂的片上系统，具有大量需要管理的功能和资源，从计算资源和电源管理到显示引擎和安全性。这些组件现在由英伟达开发的10到40个定制RISC-V核心管理，具体数量取决于芯片的复杂程度。根据英伟达在RISC-V峰会上展示的幻灯片，英伟达从2015年开始用基于RISC-V的微控制器（MCU）核心取代其专有微控制器，到目前为止，几乎所有的MCU核心都是基于RISC-V。到目前为止，英伟达已经开发了至少三个RISC-V MCU内核：NV-RISCV32（RV32I-MU，按序单发射内核）、NV-RISCV64（RV64I-MSU，无序双发射内核）和NV-RVV（RV32I-MU，NVRISCV32 + 1024位矢量扩展）。这些内核（可能还有其他内核）基于不同的指令集架构取代了专有的Falcon MCU单元。此外，英伟达还开发了20多个自定义RISC-V扩展，以提高性能、功能和安全性。英伟达GPU中最重要的基于RISC-V的部分可能是其嵌入式GPU系统处理器（GSP）。根据英伟达网站的说法，第一批使用基于RISC-V GSP的GPU是基于Turing架构的。此GSP卸载了内核驱动程序功能，减少了GPU MIMO对CPU的暴露，并管理了GPU的使用方式。由于MCU内核是通用的，因此它们可以在英伟达的产品中使用。因此，根据其中一个演示片段，预计到2024年，英伟达将在其GPU、CPU、SoC和其他产品中内置约10亿个RISC-V内核，这凸显了定制RISC-V内核在英伟达硬件中的普遍性。英伟达每年出货数百万个GPU。仅在2023年，英伟达就出货了3100万块桌面独立GPU，大约相同数量的笔记本电脑独立GPU，数百万个数据中心GPU和大量其他类型的硬件。也就是说，英伟达的所有芯片中都存在多个RISC-V内核。

芯闻资讯｜英伟达2024年将出货10亿个RISC-V内核尽管英伟达的GPU依赖于专有的CUDA核心，这些核心具有自己的指令集架构并支持各种数据格式，但这些核心由依赖于行业标准RISC-V ISA的定制核心控制，尽管有一些扩展。现代GPU是高度复杂的片上系统，具有大量必须管理的功能和资源——从计算资源和电源管理开始，一直到显示引擎和安全性。这些组件现在由英伟达开发的10~40个定制RISC-V核心管理，具体取决于芯片的复杂程度。根据英伟达在RISC-V峰会上展示的幻灯片，英伟达于2015年开始用基于RISC-V的微控制器（MCU）核心取代其专有微控制器，到目前为止，几乎所有的MCU核心都是基于RISC-V。到目前为止，英伟达已经开发至少三个RISC-V MCU内核：NV-RISCV32（RV32I-MU，按序单发射内核）、NV-RISCV64（RV64I-MSU，无序双发射内核）和NV-RVV（RV32I-MU，NVRISCV32 + 1024位矢量扩展）。这些内核（可能还有其他内核）基于不同的指令集架构取代了专有的Falcon MCU单元。此外，英伟达还开发了20多个自定义RISC-V扩展，以提高性能、功能和安全性。英伟达GPU中最重要的基于RISC-V的部分可能是其嵌入式GPU系统处理器（GSP）。根据英伟达网站的说法，第一批使用基于RISC-V GSP的GPU是基于Turing架构的。此GSP卸载了内核驱动程序功能，减少了GPU MIMO对CPU的暴露，并管理了GPU的使用方式。由于MCU内核是通用的，因此它们可以在英伟达的产品中使用。因此，根据其中一个演示片段，预计到2024年，英伟达将在其GPU、CPU、SoC和其他产品中内置约10亿个RISC-V内核，这凸显了定制RISC-V内核在英伟达硬件中的普遍性。英伟达每年出货数百万个GPU。仅在2023年，英伟达就出货3100万个桌面独立GPU，大约相同数量的笔记本电脑独立GPU，数百万个数据中心GPU和大量其他类型的硬件。也就是说，英伟达的所有芯片中都存在多个RISC-V内核。

Adobe软件升级与显卡选择指南 𐟎蠁dobe软件升级亮点 Photoshop 2025：AI功能大升级，包括生成、移除、参考生成和背景生成等。 Illustrator 2022：3D功能显著提升，为用户带来更丰富的创意空间。 𐟒ᠦ˜𞥍ᨦ求 Adobe的AI功能以20系显卡为分水岭。20系以下的老显卡无法支持这些新功能，因此购买二手显卡时需注意。 𐟔砧ᬤ𛶦Š€术解析 NVIDIA显卡：RT和DLSS技术更新频繁，Tensor Core单元和Transformer引擎是关键。 Tensor Core单元：类似于黄氏NPU，是AI功能的重要组成部分。 Transformer引擎：类似于CUDA，是Tensor Core单元的强大支撑。 𐟓ˆ 显卡更新迭代自2017年起，NVIDIA的NPU更新至4代，而Transformer引擎一直保持1.0版本。直到50系显卡，引擎更新至2.0版本，为AI功能提供更强大的支持。 𐟓Š AI功能增长 50系显卡在AI功能上的增长幅度显著，用户可以期待更流畅、更智能的设计体验。

卸载了cuda，重启出现这个问题

之前flux生成一张图只要40秒左右，现在却要3分多钟，CUDA利用率只有80%几我检查了我并没有用共享显存，显卡选择也是对的我重装了pytorch、cuda这些，也没用。我最近做的操作就是装了CUDA toolkit和CUDNN，但我把它们卸载了后，还是没用

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