无核显CPU + P40 + N卡亮机卡 windows 10 配置 实现 P40 炼丹与游戏

文章详细介绍了如何在Windows10系统中,通过特定的驱动安装和注册表编辑步骤,使无核显的CPU与P40GPU及NVIDIA亮机卡配合工作,实现P40用于计算,750ti用于显示,从而提升显卡性能,如鲁大师跑分显著提升。此外,还提到了在游戏中的显卡选择设置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

无核显CPU + P40 + N卡亮机卡 windows 10 配置 实现 P40 炼丹与游戏

用了此方法成功双卡(cpu1700x + gtx 1080+p40)正常运行

(注: 这两天我的gtx 1080 挂了,买了块亮机卡nvidia 750ti 按照该方法+部分修改(下面标注部分修改的地方)
(新增注电脑上跑的时候有可能会有这种情况代码里指定的gpu id 和实际使用的gpu id 是相反的,比如nvidia-smi是p40 是卡1,但是你跑代码的时候指定为卡0就可以用p40 了)

鲁大师显卡模块的跑分:由750ti 单独跑9w左右 提升到 使用P40 计算750ti 输出的 37w左右)

操作步骤

Step1

安装最新显卡驱动,点下一步安装前将驱动程序解压的文件夹(一般在系统盘NVIDIA文件夹中),拷贝到桌面。

Step2

正常安装完驱动后,在设备管理器中有一个显示视频器,右键更新驱动程序,选择从本机找驱动程序,浏览到桌面拷贝的文件夹中/international/Display.Driver,手动安装(让我从计算机上。。。这个选项,别点下一步),选择Tesla T4的驱动
提示框选是,等待安装完成

Step3

打开注册表(win+R --> regedit),找到“HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Class{4d36e968-e325-11ce-bfc1-08002be10318}”
0000开始就是这些显卡的下标,你的Tesla具体是具体是哪个卡,看右侧“DriverDesc”字段确定。
“AdapterType”,dword值,改为1
新建一个键:“GridLicensedFeatures”,dword值,改为 7。(这一步是通过注册表强制打开Grid驱动支持,即打开GPUZ中所有显卡功能)

这里是部分修改的: tesla 卡这边修改:FeatureScore, 值从cf修改为d1 (十六进制,hex)
tesla 卡这边修改: 新增或者修改 EnableMsHybrid, 类型为DWORD(32bit) ,值为 1
输出卡下面(比如我的是输出卡 项 Driver Desc 描述的是 750ti):新增或者修改 EnableMsHybrid, 类型为DWORD(32bit) ,值为 2

Step4

在设备管理器中禁用T4再启用

Step5

重启电脑

安装完成后,运行nvidia-smi 如下所示
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Step 6

可以在windows 10桌面 --> 右键 -->显示设置 --> 图形设置 --> 中 为指定的游戏 选择指定显卡
在这里插入图片描述

部分图例

单独使用750ti 的鲁大师显卡评分

在这里插入图片描述

使用p40计算 gtx 750ti 输出的鲁大师显卡评分

(todo 增加贴图)

备注

备注:若后续更新驱动或者更新windows 10 之后导致P40显卡掉了,可以按照上述步骤从步骤2开始再来一遍即可。

参考链接

  • 参考链接:https://www.bilibili.com/video/BV13W4y1s7so/
  • 上述视频对应的评论
  • 新增修改部分参考链接: https://www.bilibili.com/video/BV1tY411D74p/
### 集成YOLO V5和VSLAM进行目标检测定位 #### 创建ROS工作空间并配置YOLOv5环境 为了实现YOLO v5VSLAM的集成,在Ubuntu 18环境中首先需要创建一个专门用于此项目的ROS工作空间[^1]: ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_make source devel/setup.bash ``` 接着按照官方指南安装依赖项以及克隆YOLOv5仓库至`src`目录下。 #### 安装必要的Python库和支持工具 确保已安装PyTorch和其他必需的支持包,这些可以通过pip来完成: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会读取位于YOLOv5项目根文件夹中的requirements.txt文档以获取所有所需的Python模块列表。 #### 整合D455相数据流 对于Intel RealSense D455摄像头的数据采集部分,需利用realsense-ros驱动程序发布图像话题。这一步骤涉及设置launch文件以便启动节点并将RGB-D传感器的信息传递给后续处理阶段: ```xml <node pkg="realsense2_camera" type="realsense2_camera_node" name="camera"> <!-- 参数配置 --> </node> ``` #### 修改YOLOv5订阅的话题名称 调整YOLOv5源码里的image topic路径参数,使其能够监听由RealSense发布的视频帧序列。通常是在`detect.py`或其他负责推理过程的主要脚本内指定输入源为ROS消息队列形式而不是静态图片或本地视频文件。 #### 将YOLOv5嵌入到ORB_SLAM2框架中 考虑到ORB_SLAM2是一个广泛使用的视觉里程计解决方案,可以考虑将其作为基础架构的一部分来进行扩展。具体做法可能包括但不限于修改前端特征提取器使之兼容深度学习模型输出的结果;或者直接替换原有的追踪法组件而保留地图构建逻辑不变[^2]。 通过以上步骤可以在一定程度上达成YOLO v5同VSLAM系统的初步融合,从而实现在未知场景下的实时物体识别及位姿估计功能。
评论 16
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值