Canonical继续投资Mir作为他们的Wayland合成器和一组平台抽象接口，使其更容易 物联网和其他“智能”设备运行 在Ubuntu核心之上。最近，和平号的开发人员一直在努力部分重新设计他们的图形平台处理，以更好地处理多个GPU/显示设备。 和平号一直在对其图形平台处理进行返工，以更好地支持多个图形平台目标/后端同时工作，并打破在同一设备/GPU上进行显示输出和图形渲染的逻辑。 这种正在进行

遵循其他英特尔oneAPI组件，如 Embree 和 OpenVKL 通过SYCL引入GPU加速，今天英特尔发布了开源的OSPRay 3.0，为这个便携式光线跟踪引擎推出了最初的GPU支持。 作为英特尔众多优秀的开源软件项目之一，OSPRay是一款可扩展、可移植的光线跟踪引擎，长期以来一直针对基于CPU的渲染进行优化。但现在有了OSPRay 3.0，GPU加速得到了初步支持。OSPRay 3.0利

五月份发布的是英特尔的开源软件 Open Image Denoise 2.0 它通过SYCL为该去噪库带来了GPU支持，该去噪库可用于光线跟踪应用程序。作为使英特尔oneAPI套件更支持GPU/加速器的更广泛努力的一部分，OIDn 2.1于周三发布，对GPU支持进行了修复和性能改进。 Open Image Denoise 2.1改进了对大多数专用GPU架构的支持，不仅有助于英特尔的图形性能，也有助

Red Hat继续为其开源Linux图形驱动程序团队提供额外帮助，该团队在NVIDIA硬件和Nouveau等情况下为开源图形硬件支持、优化现有驱动程序的性能以及进行其他基础设施改进方面做了出色的工作。 Red Hat已发布 新的工作列表 高级软件工程师从事GPU硬件启用工作。 “Red Hat工程团队正在寻找一位经验丰富的开发人员加入我们，担任高级软件工程师。在这个职位上，您将加入我们的GPU团队

Canonical Ubuntu Linux桌面团队的Daniel van Vugt最近一直在疯狂地解决各种GNOME错误——通常是性能问题——同时还继续致力于动态三重缓冲支持和其他GNOME桌面增强。他的最新发现是为多GPU设置找到另一个性能瓶颈。 Daniel van Vugt在Mutter中发现，动态最大渲染时间处理阻碍了辅助GPU的帧速率。反过来，二次帧速率往往达不到显示器的刷新率。在No

对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。CUDA旨在利用NVIDIA GPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学

TuxClocker作为 另一个用于Linux的开源GPU超频GUI TuxClocker最初为GPU超频提供了基于Qt5的用户界面，并最终与新版本一起建立了D-Bus API。TuxClocker 1.0终于在今天发布，作为这个Linux GPU超频软件的最新更新。 TuxClocker长期以来一直致力于通过连接到NVIDIA专有驱动程序接口，为Linux上的NVIDIA GPU超频提供GUI和

AMD的GPUOpen团队今天为图形应用程序/引擎开发人员发布了一些更新的组件。 Radeon GPU分析器2.8 发布时添加了对Radeon RX 7700 XT/RX 7800 XT图形以及Radeon 740M/760M/780M图形处理器的支持。还有离线Vulkan/OpenGL/OpenCL编译器的更新，以及在Windows和Linux上都可以使用的统一Python构建脚本。 Radeo

开启Win10系统中的硬件加速功能能够帮助计算机硬件更好的发挥性能，但是有一些小伙伴不知道该如何开启硬件加速GPU计划，这里小编就给大家详细介绍一下Win11开启硬件加速gpu计划的方法，有需要的小伙伴快来看一看吧。 开启方法： 1、点击左下角任务栏中的开始，选择菜单列表中的"设置"打开。 2、进入到新的界面后，点击其中的"游戏"选项。 3、在给出的窗口中，点击"相关设置"中的"图形设置"选项。

本文主要介绍基于AWS inferentia芯片高性价比的部署Stable Diffusion。相比Nvidia GPU同等性能机型，AWS inferentia能将推理的成本可降低多达 70%。如果你希望测试GPU机型也可以看在AWS上快速部署Stable Diffusion webui[AWS EC2 GPU机型] 环境准备 名称 版本 Ubuntu Server Deep Learning

AMD今年的锐龙7000笔记本处理器产品线相当复杂，多种工艺、CPU架构、GPU架构混合在一起。 明年的锐龙8000系列也不遑多让，已知至少四个系列，从低到高分别是Hawk Point、Strix Point、Fire Range、Strix Halo(Sarlak)。 现在，其中定位主流市场的Strix Point第一次出现在了HWiNFO检测软件中，可以看到GPU部分有1024个着色器，也就是

科技媒体 Phoronix 对 AMD 的 Linux 内核图形驱动程序代码进行了一些 cloc 统计，尤其是 drivers/gpu/drm/amd/ 模块，这些模块包含了围绕 AMDGPU DRM 驱动程序的现代代码，其中包括 AMDKFD 计算、用于显示的代码、通用头文件等（但不包括 drivers/gpu/drm/radeon/ 据统计，开源 AMD Linux 内核图形驱动程序的代码行数

Part 01 GPU主要用途及相关API标准 本期内容探索的GPU主要用途包括：图形渲染、计算加速、视频编解码。 图形渲染：GPU可以加速三维图形的渲染，使得复杂的三维场景可以以流畅的帧率显示在屏幕上;也能支持多种图形效果，如阴影、反射、抗锯齿等，可以提高图像的真实感和美观度。 计算加速：GPU拥有比CPU更强的并行计算能力，可以加速各种计算密集型任务，例如对图像进行滤波、变换等操作。 视频编解

ChatGPT、GPT-4 等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。 如何让 LLM 变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为 AI 领域重要的研究课题。 本文，计算机科学家 Chip Huyen 从 10 个方面入手，全面阐述 LLM 面临的挑战。具体而言，前两个方面是关于幻觉以及上下文学习的，其他几个方面包括但不限于多模态、架构、寻找 GP

随着NGS测序通量的大幅提高，搭配高效NGS二级分析技术的精准解决方案快速融进基因组学的各个应用领域：遗传进化、临床诊断、分子育种、医药开发等。以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。 Sentieon软件是面向CPU平台开发的，在不需要专用的编程语言，不依赖任何专用硬件的情况下进行快速基因变异检测分析，大幅降低了软件的配

独立显卡会带有视频随机存取存储器（VRAM）也就是我们平常所说的——物理显存，其作用与物理内存 RAM 对于 CPU 一样。VRAM 会从磁盘中直接加载纹理、着色器和其他图形数据，并将它们传递给 GPU 用于渲染输出。 显卡的物理显存 VRAM 是有限的，如果执行需要大量显存的任务，GPU 很有可能将 VRAM 耗尽。在这种情况下，就会开始调用系统物理内存（RAM）的一部分空间，作为虚拟的显卡内存

本地 pc 跑大模型 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp 1. 如果要使用 gpu 计算 （gpu 硬件卸载（cpu）计算开销） LLAMA_METAL=1 make 1. -ngl 1 表示使用 gpu ./main -m ./models/7B/ggml-model-q4_0.bin -n 128 -ngl

（图片来源网络，侵删）在进行深度学习和机器学习任务时，使用GPU加速是非常重要的。而NVIDIA的CUDA是一个用于并行计算的平台和编程模型，可以让我们充分利用GPU的计算能力。本文将详细介绍如何在Debian系统上安装CUDA，让您能够顺利地使用GPU进行深度学习和机器学习任务。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算

本文目录导读： 1、问题描述 2、解决方法 3、方法一：关闭占用GPU显存的应用程序 4、方法二：更新系统驱动程序 5、方法三：优化系统配置 6、为您分享 在使用Ubuntu操作系统的过程中，有时会遇到GPU显存占用过高的问题，这会导致系统运行缓慢，影响使用体验。本文将介绍如何解决Ubuntu系统中GPU显存占用过高的问题。 问题描述 在使用Ubuntu系统时，有时会遇到GPU显存占用过高的问题。

本文目录导读： 1、Ubuntu GPU问题的原因 2、解决Ubuntu GPU问题的方法 3、Ubuntu GPU问题的预防措施 4、小结 5、为您分享 在使用Ubuntu系统时，GPU问题是一个常见的困扰。GPU（图形处理器）是用于处理图形和视频的重要组件，而Ubuntu系统中的GPU问题可能会导致屏幕闪烁、卡顿、崩溃等问题。本文将介绍Ubuntu GPU问题的原因和解决方法。 一、Ubunt