GPU-Z重磅更新，Blackwell架构全面支持

最新推荐文章于 2025-10-21 13:25:18 发布
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Wan2.2-I2V-A14B

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Wan2.2

Wan2.2是由通义万相开源高效文本到视频生成模型，是有​50亿参数的轻量级视频生成模型，专为快速内容创作优化。支持480P视频生成，具备优秀的时序连贯性和运动推理能力

由TechPowerUp倾力打造的GPU-Z，是一款集显卡信息查看、实时监控与深度诊断于一体的强大工具。它以其轻巧灵便的体积、完全免费的使用模式以及极其友好的操作界面，赢得了全球无数用户的青睐与信任，成为PC硬件领域中不可或缺的软件。

GPU-Z不仅仅是一款简单的信息展示工具，它更像是一位经验丰富的硬件专家，能够事无巨细地呈现显卡的各项关键参数。从核心代号、制程工艺、架构设计等硬件规格，到核心频率、显存类型、显存带宽、ROPs/TMUs数量等性能指标，再到驱动版本、BIOS版本等软件信息，GPU-Z都能清晰、直观地展现。通过实时监控功能，用户可以动态追踪显卡的工作状态，包括核心温度、GPU负载、显存占用、风扇转速等关键数据，帮助深入了解显卡的运行状况，及时发现潜在问题。

最新发布的v2.62.0版本，GPU-Z迎来了令人兴奋的升级！新版本全面拥抱NVIDIA Blackwell架构，为用户抢先一步提供对最新一代旗舰级显卡家族的完美支持，可以在第一时间掌握尖端硬件的各项信息。 此外，GPU-Z v2.62.0还大幅扩展了其兼容性列表，新增对多款备受瞩目的NVIDIA GeForce RTX 50系列桌面级显卡（如RTX 5090、RTX 5080）、专业级H200 NVL计算卡以及面向嵌入式系统的RTX 5000 Ada Generation显卡的支持，充分展现了GPU-Z在显卡兼容性方面的领先地位和持续投入，确保软件能够覆盖更广泛的用户群体和硬件平台。 不仅如此，新版本还着力提升用户体验，修复了部分已知的细节问题，例如针对铭瑄（Maxsun）供应商名称显示不准确的错误进行了修正，力求为用户呈现更加精准、可靠的显卡信息。

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【NVIDIA-B200 GPU固件升级】NVIDIA Blackwell B200 GPU 固件更新全指南
jundao1997的专栏
09-19 379
B200 GPU 固件更新并非 “执行一条命令即可” 的简单操作，而是涉及 “版本兼容性校验、BMC 环境准备、UEFI 引导、Redfish 协议交互” 的系统性工程。从文档翻译与技术解析来看，NVIDIA 的更新流程设计围绕 “安全” 与 “稳定” 两大核心 —— 无论是 0.9 版本的 “跳板限制”，还是 UEFI Shell 的引导要求，本质都是为了避免因操作不当导致硬件损坏。对于数据中心运维人员，建议在更新前做好三项准备：① 确认 GPU 当前固件版本（通过查询），规划升级路径；
NVIDIA 的 Blackwell 架构：解析 B100、B200 和 GB200
m0_74823336的博客
03-07 1484
相比之下，它为稀疏 FP4 运算提供高达 14 PFLOPS，其中“稀疏”表示大多数元素为零，由于需要计算的非零元素较少，因此可以实现优化、更快的处理。在更高精度要求下，B100 的 FP16/BF16 张量在密集/稀疏计算中以 1.8/3.5 PFLOPS 运行，TF32 张量以 0.9/1.8 PFLOPS 运行，支持一系列精确计算任务。布莱克威尔在博弈论和统计学方面的开创性工作和贡献在该领域留下了不可磨灭的印记，使他的名字成为数学科学创新和卓越的代名词。这一致敬反映了新平台的开创性和先进的计算能力。
GPU-Z查看显卡功耗的详细图文教程
mmoo_python的博客
05-17 3934
免安装特性：绿色版解压即用，避免系统注册表污染实时数据流：支持帧率、温度、功耗等20+参数同步监测硬件识别：自动检测显卡芯片型号、制程工艺等关键信息（图1：GPU-Z主界面功能分区示意图）基础需求：使用任务管理器快速查看实时功耗专业需求：通过GPU-Z获取20+深度参数长期监测：建立硬件性能数据库建议游戏玩家每季度进行一次完整压力测试，开发者在编译渲染时开启日志记录。合理控制显卡负载，不仅能延长硬件寿命，更能提升30%-50%的系统稳定性。
推荐一款轻量级显卡测试软件：GPU-Z汉化版
xzji001的博客
01-21 2514
基于官方英文版完整汉化而成· 解决了脱壳的问题· 去除了原版内含的所有非简体中文提示字符串· 减少了应用程序的大小。
显卡GPU参数检测工具GPU-Z详解与应用
最新发布
weixin_36019375的博客
10-21 1582
GPU-Z是由TechPowerUp开发的一款专业级显卡检测工具，采用轻量级架构设计，无需安装即可运行，兼容Windows全平台。其核心价值在于精准读取GPU硬件信息，并提供实时监控功能，广泛服务于硬件评测、系统维护与超频调试等领域。辨别核心在于比较以下三项指标：：公版通常只报告单一温度，而非公版可能显示“Hot Spot”与“Core Temp”两个读数。：公版默认使用闭环温控，非公版常支持多档位手动调节。：VBIOS中记录的板型编号是区分设计源头的关键。
GPU-Z中文设置全攻略：从界面汉化到深度使用技巧
mmoo_python的博客
05-20 3400
通过本文的系统指导，您不仅掌握了GPU-Z的中文设置技巧，更解锁了这款工具的深层价值。作为硬件检测领域的瑞士军刀，GPU-Z在故障诊断、性能调优、硬件验真等场景都展现出不可替代的作用。建议定期关注官方更新，保持语言包与功能模块的同步升级，以获得最佳使用体验。
怎么看GPU好坏，有哪些关键指标，显卡性能参数全解析
专注大数据、云计算、人工智能、机器人领域技术传播
07-02 3413
电脑显卡性能如何评估？本文推荐使用gpu-z软件，它能全面展现显卡各项参数，帮助您判断显卡优劣。
显卡检测工具：GPU-Z
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06-24 7435
GPU-Z是一款方便实用的软件工具，专门为用户提供视频卡和GPU的详尽信息。它具有轻巧的特点，不需要安装即可使用，并且可以一键自动查询当前电脑的显卡参数。通过GPU-Z，用户可以轻松了解显卡的各种信息参数，而且结果页面简洁明了，让用户更加容易掌握显卡的相关信息。
漫谈英伟达GPU架构进化史：从Celsius到Blackwell
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05-25 4578
英伟达GPU架构演进史（1999-2024） 本文梳理了英伟达从1999年Celsius架构到2024年Blackwell架构的20多代技术发展历程。1999年GeForce256首次提出GPU概念，开启图形处理器独立计算时代；2006年Tesla架构引入统一渲染和CUDA核心，开创GPU通用计算新纪元；2017年Volta架构加入Tensor Core，推动AI计算革命；2020年Ampere架构实现数据中心性能飞跃；2024年Blackwell架构专为生成式AI优化，支持万亿参数模型。每一代架构都在制程
NVIDIA Blackwell 架构
sdfghwijiebvnd的博客
09-09 1737
Blackwell 是业内首款具备可信执行环境 (TEE) I/O 功能的 GPU，它不仅能够与具备 TEE-I/O 功能的主机一同提供性能卓越的机密计算解决方案，还能通过 NVIDIA® NVLink® 技术提供实时保护。NVIDIA NVLink 交换机芯片可在一个有 72 个 GPU 的 NVLink 域 (NVL72) 中实现 130TB/s 的 GPU 带宽，并通过 NVIDIA SHARP™ 技术对 FP8 的支持实现 4 倍于原来的带宽效率。这建立了智能可靠性技术，节省时间、能源和计算成本。
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GPU-Z显卡性能测试与监控工具详解
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GPU-Z是由TechPowerUp开发的一款专业级显卡检测工具，专为深度硬件分析设计。其核心优势在于轻量便携、无需安装即可运行，兼容Windows 7至Windows 11全系列操作系统，广泛应用于IT运维、超频调试、二手显卡鉴定及AI计算环境搭建等场景。# 典型使用场景示例：- 系统集成商验证出厂配置- 数据中心排查GPU异常功耗- 游戏玩家监控超频稳定性。
GPU-Z显卡测试工具完全指南
weixin_42168902的博客
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本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：GPU-Z是显卡信息监测工具，提供详细的GPU硬件信息，如型号、核心频率、显存容量、温度、功耗等。它帮助用户了解显卡性能、监控超频状态，支持基准测试和稳定性测试，以及超频前后性能对比。兼容主流显卡品牌，定期更新以支持新显卡技术。通过GPU-Z，用户可以全面了解显卡性能，为超频尝试和选购新显卡提供参考。 1. GPU-Z显卡测试工...
GPU-Z显卡检测工具详解与实践
weixin_42576804的博客
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GPU-Z是一款功能强大的图形处理单元（GPU）信息检索工具，它可以帮助用户快速获取有关显卡的各种详细信息，并监控其运行状态。它支持各种GPU制造商的硬件，包括NVIDIA和AMD两大巨头。
GPU-Z：显卡信息深度检测工具
weixin_42509888的博客
07-22 1728
GPU-Z是IT行业中广受欢迎的显卡检测工具，它不仅可以提供显卡的详细信息，还能够进行性能监控和诊断问题。本节将详细介绍GPU-Z的核心功能，并深入分析其用途和操作流程，同时探讨支持显卡类型与兼容性问题。
GPU-Z：显卡检测的得力助手
dntkorg的博客
08-17 1039
GPU-Z是一款专业的显卡信息、监控和诊断工具。它不仅能够提供详尽的显卡参数信息，还能实时监控显卡的工作状态，帮助用户及时发现并解决潜在问题。
gpu-z功能介绍，安装与使用方法
专注 激光SLAM, 目标检测, 欢迎关注, 分享交流！
09-16 1502
GPU-Z是一款专业显卡检测工具，可识别显卡型号、制造商、核心架构、显存等硬件信息，并实时监控温度、频率、负载等传感器数据。支持BIOS备份、负载测试和日志记录功能，兼容NVIDIA、AMD、Intel主流显卡及Windows XP至11系统。用户可从官网下载安装包或免安装版，通过主界面查看详细信息，在传感器标签页监控动态数据，还能备份BIOS和验证显卡真伪。使用时需注意系统兼容性，避免捆绑软件，并注意传感器数据可能存在的偏差。
GPU 性能测试软件:GPU-Z，2023 年 9 月 12 日更新
qq_57728300的博客
12-15 1575
如果你想免费测试你的 GPU 性能，那这款 GPU 性能测试工具你一定不要错过。赶快来下载吧！
英伟达B200无法使用gpu-burn进行压测，怎么解决
05-28
<think>好的，用户的问题是关于NVIDIA B200无法使用gpu-burn进行压测的解决方案。首先，我需要了解gpu-burn是什么以及它通常如何工作。gpu-burn是一个常用的GPU压力测试工具，通过运行高强度的计算任务来测试GPU的稳定性和散热性能。它通常依赖于CUDA环境，并且可能针对特定架构的GPU进行优化。接下来，用户提到的是B200无法使用这个工具。考虑到B200是NVIDIA最新的产品，可能存在一些兼容性问题。首先，我需要检查gpu-burn是否已经支持B200的架构，比如Blackwell架构。如果gpu-burn的代码库没有更新，可能无法识别新的GPU型号，导致无法运行。然后，我应该考虑CUDA版本的问题。新的GPU通常需要最新的CUDA驱动和工具包支持。如果用户的环境使用的是旧版CUDA，可能无法正确识别B200，从而导致gpu-bun失败。此外，NVIDIA可能针对新架构的GPU更新了其驱动程序和工具，用户需要确保所有软件都是最新的。另外，gpu-burn可能需要特定的编译选项或依赖库。如果用户是从源代码编译的，可能需要根据B200的架构调整编译参数，比如指定正确的计算能力（computecapability）。例如，Blackwell架构的计算能力可能是9.0或更高，而现有的gpu-burn可能默认使用较低的计算能力，导致编译失败。 还有可能是权限或系统配置的问题。需要检查用户是否有足够的权限访问GPU设备，以及相关的内核模块是否正确加载。此外，NVIDIA的MIG（Multi-Instance GPU）功能在B200上是否启用，可能会影响gpu-burn的运行，需要确认MIG的状态。如果gpu-burn确实无法兼容，可能需要寻找替代的压力测试工具，比如使用NVIDIA官方提供的测试工具，或者使用CUDA样本中的压力测试程序。另外，用户也可以考虑使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）编写自定义的压力测试脚本，通过运行大规模矩阵运算来测试GPU性能。 最后，建议用户查阅NVIDIA的官方文档和开发者论坛，查看是否有其他用户遇到类似的问题，并获取官方的技术支持。同时，确保系统日志（如dmesg和nvidia-smi的输出）中没有错误信息，帮助进一步诊断问题。</think>### NVIDIA B200 GPU使用gpu-burn压测问题解决方案 #### 一、排查基础环境 1. **确认CUDA版本兼容性** B200基于Blackwell架构，需CUDA 12.3或更高版本支持。运行以下命令检查环境： ```bash nvidia-smi # 查看驱动版本 nvcc --version # 查看CUDA编译器版本 ``` 若版本低于要求，需升级驱动和CUDA工具包[^1]。 2. **验证GPU识别状态** 使用`nvidia-smi -L`检查B200是否被系统正确识别。若未显示设备信息，需重新安装驱动或排查硬件连接问题。 #### 二、解决gpu-burn兼容性问题 1. **源码适配Blackwell架构** gpu-burn默认支持的GPU架构可能未包含B200的计算能力（如`sm_90`）。需手动修改Makefile： ```makefile COMPUTE_CAPABILITY = -gencode arch=compute_90,code=sm_90 # 添加Blackwell支持 ``` 重新编译： ```bash make clean && make ``` 2. **使用替代分支或补丁** 部分开发者社区已发布针对Blackwell的gpu-burn修改分支。例如： ```bash git clone https://github.com/blackwell-support/gpu-burn ``` #### 三、替代压测方案 1. **官方压力测试工具** 使用NVIDIA提供的`cuda-stress-test`或`Nsight Systems`执行基准测试： ```bash cuda-stress-test --memtest 24h --temperature # 内存与温度监控 ``` 2. **定制化CUDA核心测试** 编写高负载CUDA核函数（示例代码）： ```cpp __global__ void burn_kernel(float *data) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; for (int i=0; i<1e6; i++) { data[idx] = sqrt(pow(data[idx], 2.0f) + 1.0f); } } ``` #### 四、系统级优化建议 1. **禁用MIG模式（如需完整GPU访问）** ```bash sudo nvidia-smi -mig 0 # 关闭多实例GPU功能 ``` 2. **调整功耗限制** 通过`nvidia-smi -pl 600`设置更高TDP阈值（需硬件支持）。 #### 五、日志收集与分析 1. **监控实时状态** ```bash watch -n 1 "nvidia-smi --query-gpu=timestamp,temperature.gpu,clocks.current.graphics --format=csv" ``` 2. **检查内核日志** ```bash dmesg | grep -i nvidia # 排查驱动级错误 ```
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