使用tesla gpu 加速大模型,ffmpeg,unity 和 UE等二三维应用

我们知道tesla gpu 没有显示器接口,那么在windows中怎么使用加速unity ue这种三维编辑器呢,答案就是改变注册表来加速相应的三维渲染程序.

1 tesla gpu p40 p100 加速

在windows中使用regedit 来改变 核显配置, 让p100 p40 等等显卡通过核显去输出。

"计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Class{4d36e968-e325-11ce-bfc1-08002be10318}"

翻到图示里面,我的0002 为 tesla p100 显卡,0001 为核显,0000 为 3060ti显卡,0000被我拔掉了。

在右边的里面内容里面修改和增加

"AdapterType",dword值 ------->1 //从其他值改为1

"FeatureScore",dword值,cf------->d1 //从其他值改为d1

新建一个dword键:"GridLicensedFeatures",值为 7 //这样就打开了grid 驱动

再次导航到:

计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Control\Class{4d36e968-e325-11ce-bfc1-08002be10318}

在00002,删掉AdapterType,添加一个DWORD32位值 => EnableMsHybrid,值为1

到00001,添加一个DWORD32位值,EnableMsHybrid,值为2

具体一定要看自己的核显到底是哪一个键。

结束后重启计算机

再看任务管理器,一定要看到GPU1 出现,不然就检查自己写得对不对。

在windows里面任务管理器里面就可以看见多了gpu1 , 核显为gpu0。

2 加速pytorch

有了上面的基础,我们就可以在

1 使用conda 安装基本应用,python, cuda,创建环境,基础这里不再复述, 安装完了以后使用conda env list 查看安装的环境

先要安装cuda, cuda命令为 nvcc -v 就可以看到是否安装成功

安装pytorch 一定要到官网去安装 ,一定是复制一行来安装的。打开pytorch官网

复制run this Command 命令,到环境下执行就行

按照以上命令去执行,看到,torch.cuda.is_available() 返回为true,就可以了,当然这一步其实和第一步没有关系,只要安装了grid驱动,这边都是可以的,不过没有任务管理器,看不到gpu1出现,是很不方便的。

看看device是否是cuda

使用torch.cuda.device_count()看看有几个cuda设备

3 加速ue ,unity

点击屏幕打开

把ue 和 unity选中, 让p100 显卡来加速

打开UE 或者unity 后可以看见GPU1 开始运作。

4 ffmpeg

ffmpeg其实并不用怎么去设置,只要有cuda安装,他会找到相应的加速,如果需要使用核显和cuda同时加速,那么不要指定cuda加速。这个等我后面再写。

相关推荐
deepseek237 小时前
美团LongCat-2.5拆解:同架构Terminal Bench 4.0从3.0飙到38.5,长程强化学习的账单怎么算
大模型·ai agent·美团longcat
todoitbo17 小时前
我在 Mac 上用 Docker 部署 Nexent:从拉取镜像到接入模型
macos·docker·大模型·ai智能体·nexent·快速入门与环境准备
承渊政道18 小时前
Open-LLM-VTuber本地部署教程:大模型、语音交互、Live2D与远程访问
大模型·内网穿透·数字人·cpolar·语音交互·open-llm-vtuber
香吧香18 小时前
当系统开始自己做判断:智能运维里的日志,为什么不能照搬传统那套
大模型
nice_lcj52020 小时前
【从零理解 Spring AI · 03】Spring AI 在 Spring 生态里的位置
java·spring boot·大模型·spring ai·ai应用开发
组工部管理能手李哥1 天前
一次政务知识库体验:AI回答之外,我更在意那行引用来源
大数据·人工智能·大模型·政务
Flynn Liang2 天前
AgentScope Java 深度解析:ReActAgent、HarnessAgent 与多智能体编排——JVM 上的自治 Agent 底座
java·大模型·架构设计·ai agent·spring ai·langchain4j·agentscope
香吧香2 天前
彻底理解RRF混合检索的实现机制和流程
大模型
隔窗听雨眠2 天前
大模型强化学习训练的工程实现与调优路径
大模型·强化学习·llm训练
codigger2 天前
2026年,AI PC靠什么反超传统PC?
ai·大模型·编程语言