集成显卡驱动下载（显卡驱动最新下载）

为什么有的用户在安装完系统之后，电脑还是不能正常使用呢？例如电脑播放不出声音、上不了网等，这是因为电脑的某些硬件缺少了驱动造成的。今天跟大家分享独立显卡驱动怎么安装，如果电脑缺少显卡驱动，就会出现花屏或者拖动窗口卡顿等的现象，一起来看看win10重装系统后独立显卡驱动怎么安装。1、首先我们要知道自己的电脑是32位还是64位操作系统，如果电脑是32位系统，但是下载了64位显卡驱动的话，这时候通常会出现无法安装的情况。2、右键点击“开始”菜单，选择打开“设备管理器”。3、展开“显示适配器”选项，如果显卡驱动有异常的话，这里会显示“黄色感叹号”，或者显示“标准VGA图形适配器”代表着没正常安装驱动。4、想要安装本机的显卡驱动，最直接的方法是用我们的主板驱动光盘“集成显卡”，或者显卡驱动光盘“独立显卡”放入光驱，然后开始安装显卡驱动即可。5、如果没有找到电脑配备的那张光盘的话，可以在设备管理器界面，右键单击该异常的显卡驱动，选择“更新驱动程序软件”。6、接着，点击自动搜索更新的驱动程序软件，最后安装即可。今天，对于英伟达和Linux开源社区而言，都是颇有意义的一天。英伟达宣布开源其LinuxGPU内核驱动模块，使用双GPL/MIT许可，并从R15驱动程序开始。英伟达已经在GitHub上创建了一个名为「OpenGPUKernelModules」库，用户可以在该库中找到这些内核驱动模块的源代码。仅仅三天的时间，该项目已经获得了5.6k的Star量。英伟达表示，此次开源将大幅度提升用户在Linux操作系统（OS）中使用英伟达GPU的体验，实现与该OS更紧密的集成，并助力开发者debug、集成和反馈。对于Linux发行版供应商而言，开源的模块提升了易用性，改善了签署和分发英伟达GPU驱动程序的开箱即用用户体验。Ubuntu开发商Canonical和Linux发行商SUSE能够立即将开源的内核模块与Ubuntu（一种Linux操作系统）和SUSELinuxEnterpriseDistributions打包在一起。广大开发者可以跟踪代码路径，了解内核事件调度（kerneleventscheduling）如何与自己的工作负载交互，以实现更快的根源debugging。企业软件开发者现在可以将英伟达GPU内核驱动无缝地集成到各自项目所配置的定制化Linux内核。总之，此次开源将通过来自Linux终端用户社区的输入和检验（inputandreviews），进一步提升英伟达GPU驱动程序的质量和安全。项目地址：GitHub-NVIDIA/open-gpu-kernel-modules:NVIDIALinuxopenG...官博地址：网页链接封面图源：techspot.com#NVIDIA大讲堂# #NVIDIA# NVIDIA大讲堂|什么是APACHESPARK？（十一）加速XGBoostXGBoost是一种可扩展的分布式梯度提升决策树(GBDT)ML库。 XGBoost提供并行树提升功能，是应用于回归、分类和排序问题的出色ML库。RAPIDS团队与DistributedMachineLearningCommon(DMLC)XGBoost组织密切合作，而且XGBoost现已包含无缝嵌入式GPU加速。另外，Spark3.0XGBoost现已与Rapids加速器集成，借助SparkSQL/DataFrame操作的GPU加速、XGBoost训练时间的GPU加速，以及内存优化存储功能的高效GPU显存利用率，可改善性能、准确性和成本。 在Spark3.0中，您现在可以有单个流程，从数据提取到数据准备，再到在GPU驱动的集群上训练模型，皆包含在内【黑客威胁英伟达将发布其“最严密保护的商业机密”】本周早些时候，黑客组织Lapsus$已盗取英伟达方面近1TB数据，并已泄露有关新40系显卡的信息，之后又泄露了英伟达内部的员工邮件地址和密码。昨日黑客团体又向英伟达发出威胁，要求开源所有当前及未来的GPU驱动程序，如不遵守，黑客将在公共聊天群组中公开“图形和计算机芯片组严密保护的商业机密”。好家伙，用了这么久的Windows电脑，才知道微软早就预设了卡死场景中的修复小技巧。很简单，在遇到卡死的情况下，按住键盘的Win+Ctrl+Shift+B组合键应该就可以恢复正常了。原理简单点来说就是，你的电脑卡死的时候可能是因为显卡驱动问题导致，使用这个组合键就可以快速重启你的显卡驱动程序。为了方便大家记忆，这个组合键可以简化为“WCSB”。[狗头][狗头]显卡新玩法——通过以太网将GPU连接到服务器？Fungible,Inc.,公司宣布推出新产品FungibleGPU-Connect(FGC)，这是一种创新解决方案，旨在彻底改变企业和服务提供商基础设施中数据处理能力的访问方式。FungibleGPU-Connect解决了对AI/ML需求不断增长带来的挑战，尤其是在GPU搁浅和未充分利用的边缘数据中心。FGC利用FungibleDPU跨以太网动态组合GPU和CPU资源。这为供应、分配和管理昂贵的GPU资源的组织提供了显着的经济效益和敏捷性。第一次，组织可以创建不受PCIe物理限制的GPU驱动的基础架构。FGC允许数据中心将其现有的GPU资产集中到一个资源池中，以便按需连接到服务器。与大部分时间闲置的专用GPU不同，数据中心可以为新用户提供GPU池的访问，从而更好地利用现有资产。这种解决方案还消除了GPU和CPU物理位于同一位置的限制。它们可以位于同一数据中心内的任何位置，从而消除了昂贵的GPU资源的搁浅。FungibleDPU在GPU和服务器之间创建安全的虚拟PCIe连接，对服务器和应用程序是透明的-不需要特殊的软件或驱动程序。此连接由DPU在硬件中管理，确保高性能和低延迟连接。FungibleGPU-Connect使服务提供商能够将其所有GPU组合到一个中央资源池中，为所有客户提供服务。服务提供商现在可以快速加入新的数据分析密集型客户端，而无需添加昂贵的服务器和GPU，通过利用FGC，数据中心可以从所有GPU的集体计算能力中受益，并通过减少所需的GPU资源，散热和物理占用空间降低其TCO。由于AVX-512与新的AMDRyzen7000系列“Zen4”处理器一起出现，开源Mesa3D图形项目的独立贡献者已经开始关注LLVMpipe软件光栅器对AVX-512的支持。LLVMpipe是在系统上不存在GPU硬件或驱动程序时使用的Mesa软件OpenGL实现。LLVMpipe利用LLVM来利用现代软件指令集扩展和功能，以提供比Softpipe和其他软件OpenGL实现更好的性能。Mesa贡献者YonggangLuo开始致力于AVX-512LLVMpipe支持，因为：由于AVX512可以与Ryzen7950x一起使用，所以我想在llvmpipe中启用它诚然，英特尔多年来一直支持AVX-512。理由也有点偏离，因为至少在最近发布的Ryzen7000系列处理器中，它们还具有集成的RDNA2图形。鉴于LLVMpipe的状态，集成的RDNA2图形可能比LLVMpipe性能更高。