【AI】如何查看英伟达显卡信息

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布 · 282 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #学习

部署运行你感兴趣的模型镜像

博主今天要查看一下服务器上显卡信息，然后确认是否安装cuda，根据网上信息显示，要在cmd窗口中输入nvidia-smi。博主因为这一个小小的问题，着实的搞了半天。

1、注意命令的拼写

注意是nvidia而不是nvida，由于这个博主耽误了些时间；

2、注意命令没有空格

命令式nvidia-smi而不是nvidia -smi，博主当时私自加了空格，结果一直上报：“nvida不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”。

正确的cmd截图

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

Ubuntu中显示英伟达显卡的工具软件或者指令
当 AI 开始写文章、绘星空，甚至预测未来，您还在旁观吗？这里将剖开人工智能的思考逻辑，拆解 AI 创作的底层密码，也聊聊人工智能里的人文温度。每篇都有让你拍案的细节，快来解锁 AI 时代的神奇世界！
09-08 804
快速查看：优先用nvidia-smi或gpustat实时监控：推荐nvtop（可视化）或（简单刷新）图形化配置：用硬件识别（驱动异常时也能工作）这些工具均依赖 NVIDIA 驱动正常安装，若nvidia-smi仍报错，需先解决驱动版本匹配问题（参考之前的步骤）。
英伟达显卡系列及其用途
weixin_40566713的博客
06-13 2256
英伟达（NVIDIA）生产了多种系列的显卡，每个系列都针对不同的使用场景和用户需求进行了优化。
如何查看英伟达显卡驱动版本
机器视觉博客
12-03 1万+
展开“显示适配器”，找到你的英伟达显卡，右键点击它，选择“属性”。在“驱动程序”选项卡中，你可以查看驱动程序的版本信息。右键点击“开始”按钮，选择“设备管理器”。
英伟达显卡：AI时代的无冕之王
码事漫谈
01-09 1535
总的来说，英伟达显卡在AI时代能够成为宠儿，主要得益于其强大的计算能力、CUDA技术、Tensor Core技术以及丰富的软件生态。这些优势使得英伟达显卡在AI领域中具有无可比拟的竞争力。让我们更深入地解释一下英伟达显卡在AI领域的优势。
英伟达显卡锁频设置
qq_26374395的博客
04-02 2376
lgc。
查看英伟达显卡的型号
04-22 1740
lspci | grep -i nvidia
英伟达显卡排名天梯图2022
热门推荐
Vertira的博客
03-02 2万+
英伟达显卡排名天梯图 英伟达显卡排名天梯图 英伟达显卡排名天梯图 3090ti 3070ti 3050ti
英伟达显卡不同架构_求历代英伟达显卡架构名称
weixin_42365422的博客
01-15 8732
展开全部1、Fermi费米架构费米是诺贝尔物理学奖得主，被称为原子能之父，他的实验小组建立了人类第一台可控核反应堆e69da5e6ba903231313335323631343130323136353331333433643633，也是费米悖论的提出者，英伟达在2010年发布的Fermi架构就以他的名字来命名。该家族包括GTX5系列、GTX4系列，如当年的双核心GTX590、580、GTX470等...
什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比
2401_83912923的博客
01-13 5732
本文结合50系显卡对AI显卡以及英伟达和AMD显卡的全面对比
英伟达显卡性能对比 显卡选型
10-22
为了帮助用户更好地了解和选择合适的英伟达显卡，以下是一些关于英伟达显卡性能对比与选型的知识点。 首先，要了解显卡性能，我们通常会参考几个关键的指标，包括流处理器数量、核心频率、内存容量和带宽、制造工艺...
精选资源
英伟达显卡分类与市场分析.pptx
04-03
英伟达显卡市场分析内容丰富，涵盖了消费级显卡、专业工作站显卡、数据中心与AI计算显卡以及边缘计算与嵌入式显卡等多个类别。在消费级显卡领域，NVIDIA GeForce系列显卡如RTX 4090、RTX 4080和RTX 4060等型号针对...
英伟达显卡系列、架构与代表产品全览（更新至2025年）
Ai.den
09-12 1万+
NVIDIA显卡全系列解析：从消费级到AI计算 本文系统梳理了NVIDIA截至2025年的显卡产品线，涵盖三大系列： GeForce系列：主打游戏与创作，支持光线追踪和DLSS RTX专业系列：面向CAD/3D建模，强调稳定性和双精度计算 数据中心/AI系列：专为AI训练和大模型优化，如H100/B100 重点介绍了11代GPU架构演进： 从2006年的Tesla架构开创CUDA计算 到2017年Volta引入TensorCore 直至2024年Blackwell架构专为万亿参数模型设计 不同架构针对特定计
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1465
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
最新发布
suzhou_speeder的博客
12-15 650
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1154
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 810
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 969
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 729
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
Cloudcsp的博客
12-12 517
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
英伟达显卡
03-11
### NVIDIA GPU 显卡概述 NVIDIA 显卡凭借卓越的性能，在多个高科技领域占据重要位置，特别是在人工智能、图形渲染和科学计算等方面表现出色[^2]。这些应用依赖于强大的并行处理能力来加速复杂运算。 #### 主要特性 - **CUDA 并行架构**：支持数千个核心同时工作，极大提高了浮点运算速度。 - **Tensor Core 技术**：专为深度学习设计，能够显著加快矩阵乘法操作。 - **光线追踪 (Ray Tracing)** ：实现实时光线跟踪效果，带来逼真的光影体验。 - **高带宽显存**：配备GDDR6/GDDR6X等快速内存，确保数据传输效率。 #### 型号对比 根据不同的应用场景需求，NVIDIA 提供了多种型号的产品线： | 系列 | 定位 | 应用场景 | | --- | --- | --- | | GeForce RTX 30系 | 游戏玩家/创作者 | 高端游戏与创意生产工具 | | Quadro / A-series | 专业工作站 | CAD建模、视频编辑等领域 | | Tesla V100 | 数据中心 | 大规模机器学习训练平台 | 具体到每一代产品内部又细分为不同档次，例如GeForce RTX 3080相较于RTX 3070拥有更多CUDA核心数量及更高频率设置，从而实现更强的游戏表现力；而对于从事AI研究工作的用户来说，则可能更倾向于选择具备强大双精度浮点性能的数据中心级Tesla系列产品[^1]。 ```python # Python代码示例展示如何获取特定GPU信息 import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f"Total memory: {info.total}") print(f"Free memory: {info.free}") print(f'Used memory: {info.used}') ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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