v2.48.0 版本更新：2022年9月7日 – 在“高级”标签中添加新的“DLSS”部分，该部分将定位所有已安装的支持 DLSS 的游戏并报告其 DLSS 版本 – 不再向老官网首页发送联网请求，而是专门使用新域名，这使得 IT 管理员能够更轻松地阻止来自 GPU-Z 的流量 - 安装 NVIDIA 工程示例 GPU 后，GPU-Z 将阻止所有网络活动（NVIDIA 的功能请求） – 对英特尔 Arc 检测、传感器、报告和规格进行了许多改进 – 将英特尔离散 GPU 功率传感器重命名为“GPU 芯片功耗”，以澄清它不测量整个主板的功率，而仅测量 GPU 芯片功率。 – 改进了中文翻译 – 添加了对 Advantech 供应商 ID 的检测 – 修复了使用更新驱动程序的英特尔 DG1 的风扇速度监测 – 修复了 RTX 3080 12 GB 的发行年份 – 修复了 Ryzen 5800H 的发布日期 – 修复了 RV670 的芯片尺寸。 – 添加支持： NVIDIA GeForce RTX 3050 OEM、MX550 (TU117-A)、RTX A5500、A5500 Mobile、

测试tensorflow_federated是否安装成功了.

具有用于 gpu 的 cusp 稀疏类的裸骨接口， 支持单精度，实数/复数。 用法： A=gcsparse(B,[格式: 0=coo, 1=csr]); 或者A=gcsparse(col,row,val,[nrows,[ncols,[格式]]]); 输入 B 是一个 matlab 数组、稀疏数组或 gcarray。 重载运算符： ctranspose: B=A.'; 转置：B=A'; 乘法：x=A*y； (spmv) 格式转换： B=real(A);A=complex(B);B=gcsparse(A,format); rowptr=ptr2row(A); 行 =grow2ptr(A); 例子： 真实/复杂速度测试：testgsparse.m accumarray: testRadavg.m 模板：testgnufft.m（氡变换示例） 笔记： 格式转换 row2ptr 和 ptr

step by step 在Centos 7.6环境下，完整安装RTX 3080 GPU 驱动、cuda和cuDNN 实施文档

详细的安装部署文档及其报错解决方法 1、下载驱动地址，查看自己的显卡信息 2、根据自己的显卡信息去登录NVIDIA官方下载适合的驱动型号和版本（很重要！！！）： 3、关闭nouveau驱动 4、重启系统 5、安装gpu驱动

这本书的经典就不用多说了，我觉得写的很好，特别是写体绘制的那部分讲的非常易懂，自己手动添加的书签，花了好长时间，要分比较高，不喜勿下

GPUDrvien --- GPU Instancer 1.7.3

OpenPoseDemo是一个已经通过Cmake编译好的，具有Python接口的OpnePose项目，可直接使用，也可以自我开发，可以通过其他模型调用此接口，方便实现提取骨架的功能，如ST-GCN项目需要调用OpenPose接口实现提取数据骨架，以达到预测人物动作的功能。并且该接口为GPU版，提高训练速度，该项目已测试好，之间下载就可使用，觉得有用的请自取。

Metal 框架使您的应用程序可以直接访问设备的图形处理单元 (GPU)。借助 Metal，应用程序可以利用 GPU 快速渲染复杂场景并并行运行计算任务。例如，这些类别的应用程序使用 Metal 来最大化它们的性能： 渲染复杂 3D 环境的游戏 视频处理应用程序，例如 Final Cut Pro 分析和处理大型数据集的科学研究应用程序

windows TensorFlow DLL 2.4.0 GPU版本，C++