显卡

（二十一）32天GPU测试从入门到精通-LLaMA 系列模型测试day19LLaMA 系列是最具影响力的开源大语言模型，从 LLaMA 到 LLaMA 3，推动了整个开源 AI 社区的发展。2023 年 2 月，Meta 发布了第一代 LLaMA，虽然仅限研究许可，但其出色的性能引发了开源社区的广泛关注。随后，LLaMA 2 于 2023 年 7 月发布，开放了商业使用许可，真正开启了开源 LLM 的黄金时代。2024 年 2 月，LLaMA 3 发布，带来了架构升级和性能飞跃，成为当时开源最强模型。

（十七）32天GPU测试从入门到精通-vLLM 部署与性能测试day15vLLM 是目前最流行、最易用的 LLM 推理引擎，以其出色的性能和简洁的 API 赢得了广泛采用。自 2023 年发布以来，vLLM 迅速成为开源社区的首选，GitHub 星标数快速增长，被众多企业和研究机构采用。

（二十）32天GPU测试从入门到精通-llama.cpp CPU/GPU 混合推理day18llama.cpp 是最流行的 CPU 推理引擎，让大语言模型在无 GPU 设备上运行成为可能，是边缘部署、隐私保护、成本敏感场景的首选方案。2023 年初，当整个行业都在追求更大模型、更多 GPU 时，llama.cpp 的作者反其道而行之：如何让 7B 模型在普通笔记本上流畅运行？通过精心优化的量化技术和 CPU 指令集利用，llama.cpp 做到了这一点，并迅速成为 GitHub 上最热门的 AI 项目之一。

llama.cpp 性能测试数据汇总 - NVIDIA DGX Spark 对比分析数据来源：GitHub Discussion #16578 + 社区基准测试测试模型：Llama 2 7B Q4_0（标准化）

联想小新Air14 R5 5500U m2转oculink外接无头RX580显卡和服务器电源：极低成本给轻薄本续命大学生群体有个很尴尬的需求：平时上课要轻薄本，背着不累、续航长；回宿舍想打游戏，核显又带不动。买游戏本吧，又厚又重，天天背着去教室简直是健身。

Nvidia英伟达显卡型号发布史与架构演进详解英伟达显卡的发展史，核心主线是 GPU架构的迭代与 GeForce产品线的演进。以下将按时间顺序，为您梳理两大主线的关键节点。

双系统显卡冲突修复记录电脑配置：机械革命蛟龙17ks amd核显 + 4060laptop独显系统： win11 + ubuntu22.04

罗汉松（山水白河）

显卡接口：VGA、DVI、HDMI、DPADM显卡原理图下载【显卡DIY】显卡接口类型，主要包括VGA、dvi/HDMI、dp这四种比较常见的接口。

国产GPU适配实战——五款二线主流AI加速卡深度评测近期正在做国产卡的适配工作，前些天做了一些调研，并写了一篇：主流国产显卡调研报告最近几天把能租到的卡都给实际验证了遍，于是写下这篇文章，分享适配经验，为后续选用国产卡的开发者提供参考。

ThinkStation PGX 与 RTX 4090 深度学习性能对比测试报告本次测试对比了两个不同架构的深度学习工作站的性能表现。一方面是基于Intel i9-10980XE和NVIDIA RTX 4090的传统x86_64平台，另一方面是基于ARM Cortex-X925和NVIDIA GB10显卡的ThinkStation PGX工作站。测试旨在评估两个平台在典型深度学习工作负载下的实际表现。

自己配一台电脑——显卡先赞后看，养成习惯喜欢的话，可以点个关注，支持一下哟你们的点赞支持对笔者来说很重要哦！！！系列【自己配一台电脑】自己配一台电脑——主板自己配一台电脑——显卡自己配一台电脑——CPU的命名方式自己配一台电脑——视频输出接口自己配一台电脑——内存和存储（内存条和硬盘）

显卡算力过高导致PyTorch不兼容的救赎指南在深度学习的世界里，PyTorch 是无数研究者和工程师的首选框架。然而，随着硬件技术的飞速发展，新一代高性能显卡（如 NVIDIA RTX 50 系列、H100/H800 等）的计算能力（Compute Capability）不断提升，有时反而带来了意想不到的兼容性问题。

虚伪的空想家

HUAWEI A800I A2 aarch64架构服务器鲲鹏920开启虚拟化功能国产虚拟化适配的最初操作配置，根据服务器以及硬件选择对应的配置参考：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas%20200I%20A2/2520/re/virtualmachineconfiguration/configureg_0006.html

华为昇腾NPU卡文生视频[T2V]大模型WAN2.1模型推理使用先看效果：output_videooutput_video是之前使用910B系列 NPU，Wan2.1-T2V-1.3B模型生成的，效果没有我之前用的Wan2.1-T2V-14B生成的质量好。（参考链接：https://www.mindspore.cn/news/detail?id=3632）

显卡 | CUDACUDA是NVIDIA为其图像处理器(GPU)开发的并行计算平台和编程模型，它与显卡的关系密不可分、相互成就。

FFmpeg命令全解析：三步完成视频合并、精准裁剪、英伟达显卡加速根据时长裁剪，常规的裁剪 -c copy 表示直接复制流（不重新编码），速度极快，但要求切割时间必须是关键帧。否则裁剪下来的画面开头/结尾会模糊花屏

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组装一台电脑需要哪些硬件设备？点击了解组装一台电脑是一个既有趣又实用的过程，我们可以根据自己的需求和预算来定制一台完全符合个人使用习惯的计算机。

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英伟达计算卡概览：显存、性能与NVLink支持英伟达（NVIDIA）作为全球领先的GPU制造商，其产品不仅在游戏领域占据主导地位，在专业计算、深度学习、科学计算等领域也发挥着重要作用。本文将详细介绍英伟达目前主流的计算卡系列，包括它们的主要规格如显存大小、是否支持NVLink等，并探讨它们各自的应用场景。

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