北航 CUDA编程 专业课课件 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，CUDA使GPU能够解决复杂的计算问题。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行

NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run

NVIDIA 显卡匹配的CUDA 驱动，CUDA驱动很早久和Grig显卡驱动包里区分开了，需要单独格外安装，grid 10以上都可以安装

NVIDIA VGPU 14.0 esxi 2022年2月份最新驱动，14.0 该版本支持混合Profile 最新驱动

通过 nvcpl.dll 提供的 API 获取或者设置分辨率，屏幕移动等

英伟达Xavier soc参考手册 NVIDIA Xavier SeriesSystem-on-Chip

英伟达覆盖劫持 这使您可以在main.cpp显示的nvidia叠加层上绘制。 伪函数如下： draw_text_red draw_text_green 存在以帮助您编写自己的函数，这些函数编写得很差，应该仅将颜色设为arg，但我不能为它编写结构。 如何获得Visual Studio项目 输入cmake -G以查看所有生成器。 查找您要使用的Visual Studio生成器 输入cmake -G "insert_visual_studio_generator" ??? 利润

英伟达PX2&&Xavier;的一些文档，非常全面，主要为Xavier

本文参考：https://www.cnblogs.com/gaoyq/p/10268442.html 感谢博主分享！捣鼓了好长时间终于弄好了！ 包下不下来的朋友可以找我要！ 配置： CPU：i5-8265U GPU：NVIDIA MX150 Python版本：Python3.6.5 TensorFlow版本：1.10.0 步骤： 1、安装CUDA-9.2 访问官网下载后安装即可 https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive 安装时最好按默认路径安装 2、下载CUDNN-7.2 访问官网下载https://developer.nvid

libnvidia-container1_1.0.1-1_amd64.deb libnvidia-container-tools_1.0.1-1_amd64.deb nvidia-container-runtime_3.1.4-1_amd64.deb nvidia-container-toolkit_1.0.5-1_amd64.deb