x86位编译的nvtt(nvidia-texture-tools) 2.2.3库，适配VS2017 Win32应用程序，适用OSG

您可以将 GPU Coder:trade_mark: 与 Deep Learning Toolbox:trade_mark: 结合使用，在使用 NVIDIA:registered: Jetson 和 Drive 平台的嵌入式平台上生成代码并部署深度学习网络。 即使没有神经网络、深度学习或高级计算机视觉算法方面的专业知识，预训练的网络和示例（例如对象检测、图像分类和驾驶员辅助应用程序）也可以轻松使用 GPU Coder 进行深度学习。 我们从 MATLAB 中已发布的示例开始，该示例解释了如何训练 YOLO v2 对象检测器，并使用 GPU Coder:trade_mark: 生成优化的 CUDA 代码，并使用适用于 NVIDIA:registered: GPU 的硬件支持包，将生成的代码部署到 Jetson Xavier板作为一个独立的应用程序。 下载包含可用于生成代码的附加脚本和函数。 有关 MATLAB 中的示例和所有必需文件，请参阅以下文档链接： 使用YOLO v2深度学习进行对象检测：

警告！警告！操作此工具会更新板上的固件，如果你不知道自己在做什么，又使用了该工具，你最终可能会得到一台无显示的机器，可能会使你的设备无法使用。 NVIDIA 显示模式选择器是 NVIDIA A40、NVIDIA RTX A5000、NVIDIA RTX A5500 和 NVIDIA RTX A6000 的专用工具，用于为这些显卡设置所需的显示模式。 GPU需要处于DC模式才能支持 vGPU，即headless模式 像A6000 是工作站 GPU，因此需要用本工具来进行模式转换，设置为Displayless mode Windows 命令： .\displaymodeselector.exe --gpumode Linux 命令： ./displaymodeselector --gpumode 1 Physical_display_disabled Displayless mode 使用nvidia-smi -q 检查 BAR1 大小 nvidia-smi -i 0 -q | grep -i display 检查显示模式

Nvidia Omniverse Nucleus 局域网服务器搭建

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0、前期准备 禁用BIOS的secure boot，即disable它，如果不关闭，使用第三方源安装显卡驱动会安装后不能使用。 1、禁用nouveau 1、创建文件，如果没有下载vim编辑器，将vim换成gedit即可 $ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 2、在文件中插入以下内容，将nouveau加入黑名单，默认不开启 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 3、输入以下命令使禁用生效然后重启 $ sudo update-initramfs -u $ sudo reboot

使用NCCL进行多GPU深度学习训练，其中涉及多机多卡，单机多卡等技术。 Optimized inter-GPU communication for DL and HPC Optimized for all NVIDIA platforms, most OEMs and Cloud Scales to 100s of GPUs, targeting 10,000s in the near future. Aims at covering all communication needs for multi-GPU computing. Only relies on CUDA. No dependency on MPI or any parallel environment.

基于x86_64架构的docker19.03.6和nvidia-docker2的离线安装，资源包包含： 1、docker19.03.6的二进制离线包、rmp包及其完整依赖（deb和rpm包） 2、docker19.03.6的二进制安装文档 3、nvidia-docker2的离线包（deb和rpm包）

V100 GPU driver ，cuda ，cudnn step by step 安装配置手册，可以指导你完成搭建AI训练环境，包括Ubuntu 和centos的安装配置方法

本资源提供了Ubuntu20.04系统离线部署nvidia-docker的安装包和安装流程，对于离线配置算法训练环境非常有用。