标签: gpu
如果存在 Nvidia GPU，我可以卸载 Intel 图形驱动程序吗？
我有一台戴尔 XPS15 笔记本电脑，其中包括一个 Geforce GT750M GPU。自从我将 Nvidia 驱动程序更新到 347.25 以来，我一直igfxtray.exe在启动时出错。Google 告诉我这个文件是集成 Intel GPU 驱动程序套件的一部分。
据我所知，尽管此文件不起作用，但一切仍然正常。由于我从来没有打算使用废旧的 Intel GPU，而且我不想每次启动时都出现错误对话框，如果我卸载驱动程序可以吗？我正在运行 Windows 8.1 专业版。
这是弹出的错误对话框。如果我不能卸载驱动程序，我至少可以让它不加载系统托盘模块吗？
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GPU和主板的内存类型需要匹配吗？
我正处于构建 PC 的边缘，我有一个问题。
我想购买带有 GDDR5 内存的 AMD Radeon R9 390X Gaming 8GB GDDR5，我想购买支持 DDR3 内存的 MSI 970 Gaming（我的 RAM 也是 DDR3）。这会是一个问题吗？
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我的 CPU Intel Xeon E5-2650 有集成显卡吗？
我需要使用自定义冷却系统来修改我的 GPU，并且想知道我是否可以在没有 GPU 的情况下简单地运行我的 PC。似乎我应该搜索“集成显卡”、“CPU 显卡”、“板载显卡”等术语，但我似乎找不到这些信息。Intel ARK 站点也不包含有关我的 CPU 的这些信息，所以我问你。
一些附加信息：
主板： Supermicro X9DAi
CPU：英特尔至强 E5-2650
谢谢！
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如何结合 CPU 和 GPU 图形以获得更好的性能？
我能否将 GPU 的强大功能与 CPU 进行“结合”，以获得更高的游戏 FPS 和更多的程序功能？
- CPU：Intel i5 4690K，带盒式散热器超频至 4.3Ghz
- GPU：AMD Radeon HD 7750 Saphire 1GB GDDR5 Edition 超频，内存为 1130Mhz，GPU 为 820Mhz，这些频率是在游戏时实现的。
- 我的 MOBO 是华硕 Z97-K
- CPU 有集成显卡。
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Nvidia Geforce 240M GPU 过热，迫使笔记本电脑关机
所以，我有这台 9 岁的联想笔记本电脑，有过热问题，但后来在清洁风扇并使用一些温度读取软件检查一切后，我才知道是我的 GPU 造成了麻烦。它正在过热，我所说的过热不仅仅意味着比平时更热一点，而是达到了飙升的水平。
在空闲状态下，GPU 通常显示60 摄氏度（140 华氏度）的温度，但是，每当我播放一些视频或运行一个对 GPU 施加微不足道负载的程序时，它的温度就会突然从 60 摄氏度（140 华氏度）上升到在回落到70-80 摄氏度之前的5 秒内达到 100 摄氏度（212 华氏度），如果我在这个急剧上升的过程中运行其他一些程序，笔记本电脑就会关闭。
我不玩游戏或在我的笔记本电脑上运行密集的图形程序，所以我尝试使用MSI Afterburner降低时钟速度，它给了我积极的结果，但温度仍然上升到90 到 95 摄氏度（195 到 200 华氏度），所以它几乎没有解决问题。
任何人都可以请给我一些解决方案。
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导入错误：/lib64/libstdc++.so.6：找不到版本“CXXABI_1.3.8”
我正在尝试在大学集群上运行深度学习模型。当我编写运行模型的命令时，我收到此错误。
15CS10019@cpusrv-gpu-112:~/Tushar/Rod-keras_yolo2-master$ python3 train.py -c config.json
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "/home/bt3/15CS10019/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "/home/bt3/15CS10019/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
File "/home/bt3/15CS10019/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
File "/usr/local/lib/python3.7/imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "/usr/local/lib/python3.7/imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.8' not found (required by /home/bt3/15CS10019/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so)
During handling of the above exception, another exception …推荐指数
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检查 GPU 和 H264 硬件解码支持
我想在后端服务器上运行一个程序，该程序对视频进行解码，使用 OpenGL 在其上应用滤镜，然后使用 h.264 将视频编码为新文件。为了验证该过程是否尽可能快，我想确保我可以访问 GPU 以及硬件解码/编码功能，即使程序在 Docker 容器中运行也是如此。
有什么方法可以验证我是否可以访问实际硬件而不是软件模拟？
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为什么笔记本电脑的 GPU 比普通 PC 的 GPU 小
也许这是一个愚蠢的问题，但我一直在想，为什么笔记本电脑的显卡比 PC 的显卡小得多。我们比较一下笔记本电脑和 RTX 2080 Super
以及一些常规的 RTX 2080 Super - RTX 2080 Super 示例图像
常规的 RTX 2080 Super 比笔记本电脑本身大很多。这台笔记本电脑甚至没有 3 厘米厚，唯一的 GPU 似乎超过了这个厚度。
据我所知，在笔记本电脑中，只焊接了 GPU 主芯片（还有 VRAM ye ye ye ...）但是接下来出现了下一个问题。为什么我们不能只在主板上制作某种 GPU 插槽，这会使 PC 变得更小，不包括笨重的 GPU PCB。
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电影在不同的显卡上看起来会不同吗
我的 PCI-E 卡是 8400GS，我的板载视频是 HD4200。他们都没有任何减速播放电影。电影看起来会不同吗？一张照片看起来会比另一张更清晰吗？我怀疑如果显卡可以全速播放电影，那么视频质量应该是一样的。我对吗？
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如果我只想用于 HPC，我真的需要 1 GB 内存作为显卡吗？
我有一台配备 2GB 内存的 Nvidia GT640，它要求我的电脑必须至少有 1 GB 内存。我的电脑没有足够的内存（可能是树莓派、CubieBoard、86 Duino One……假设我有最大 512 MB 的 RAM）。**这个“环境”的目的是（例如）将数据发送到gpu，无论花费多少时间进行计算并返回结果，没有别的，没有图形显示。
所以，问题是如果没有推荐的 1 GB RAM，显卡是否可以用于此目的？
此卡的系统要求：
- PCI Express 或 PCI Express 2.0 - 兼容主板之一。
- 双宽 x16 图形插槽。至少 200MB 的可用硬盘。
- 空间 至少需要 1GB 系统内存（推荐 2GB）。
- CD-ROM/DVD_ROM 用于驱动程序安装。
不是为了游戏。
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