1.NVIDIA Jetson NX安装torchvision教程
2.Linux 安装 Nvidia 驱动
3.NVIDIA Modulus 23.03安装和使用方法
4.GBA.EMU1.5.7下载如何下载
5.在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers
6.Autoware.io源码编译安装
NVIDIA Jetson NX安装torchvision教程
安装 torchvision 前，泄露下载先确保已安装 pytorch，源码参考相关教程进行操作。泄露下载
首先，源码切换至国内软件源，泄露下载执行更新操作。源码FLTK源码
安装 torchvision 所需依赖。泄露下载
使用 dpkg 手动安装时，源码注意到 libpython3-dev 未有候选版本，泄露下载需手动安装。源码安装其他依赖已满足。泄露下载
下载 arm 架构的源码 libpython3-dev_3.6.7-1~._arm.deb 包，确保版本与当前 python3（3.6.9）兼容。泄露下载
使用 dpkg -i 安装 deb 包，源码若遇到依赖问题，泄露下载直接在网页中查找所有依赖的下载链接。
安装 libpython3-dev 的依赖 libpython3.6-dev 时，出现版本不正确的错误。分析后发现 libpython3.6-dev 需要的版本为 3.6.9-1~.ubuntu1.4，已有的版本为 3.6.9-1~.，因此安装 libpython3.6-dev 的候选版本 libpython3.6-stdlib 中最后一个版本，即为所需版本 3.6.9-1~.ubuntu1.4。
安装 torchvision 源码，确保 pytorch 和 torchvision 版本匹配，如 torch 1.6 版本对应 torchvision 0.7.0 版本。
使用码云账号注册并导入 torchvision 仓库，完成代码下载。
进入 torchvision 目录，使用命令编译，通常需时约十分钟。
当出现 pillow 报错时，说明 torchvision 近于安装成功。返回上一级目录，使用 pip/pip3 安装 pillow。
若下载速度慢，可使用国内豆瓣源下载安装 pillow。vip账号出租源码
安装 pillow 后，再次尝试导入 torch 仍报错，需再次进入 torchvision 目录进行编译安装。这次配置完成迅速。
使用 pip3 list 查看已安装包及版本，确认 torchvision 安装完成。
执行卷积神经网络训练，速度比本地快四倍。使用 jtop 监控 CPU、GPU 运行情况，观察在 Jetson Nano 上使用 pytorch 并设置 CUDA 进行训练时，主要由 GPU 执行计算，W 功率能达到的算力相当不错。
Linux 安装 Nvidia 驱动
通过使用淘汰的GTX GPU挂载到Linux系统，并安装Nvidia驱动，为Jellyfin提供硬解能力，实现了一种实用方案。以下是详细的Linux系统中安装Nvidia驱动的步骤：
首先，在Ubuntu .系统上禁用开源驱动Nouveau，具体操作是编辑配置文件，在其末尾添加特定内容，保存后重启电脑并验证禁用状态。
接下来，在Nvidia官网下载符合系统平台及GPU型号的驱动文件，并将其上传到服务器。接着赋予上传文件可执行权限，执行安装命令时包含-no-x-check、-no-nouveau-check、-no-opengl-files参数，确保安装过程中不使用X服务、不检查Nouveau驱动、仅安装驱动文件，避免交互界面干扰。
安装过程中，系统会呈现多个询问，ios和平精英源码根据提示操作即可。最后，重启服务器，检查驱动是否已成功安装。
然而，在一段时间后，系统可能报错指出Nvidia驱动与Linux核心不兼容。解决方法是更新Nvidia驱动到最新版本，重复上述安装步骤。若遇到安装驱动失败，且原因在于缺少gcc，只需安装gcc即可。若遇到找不到当前运行内核的源代码树的报错，则需要安装与当前内核版本匹配的kernel-devel和kernel-headers包。
对于不愿频繁更新内核的用户，可以禁用Linux系统的自动更新内核功能，具体步骤是编辑配置文件，将相关数字调整为0，并重启服务器。
综上所述，通过上述步骤，即使在遇到问题时及时解决，仍能成功在Linux系统中安装Nvidia驱动，实现对淘汰GPU的充分利用。
NVIDIA Modulus .安装和使用方法
如果你对NVIDIA的Modulus .版本感兴趣，以下是你需要了解的安装和使用指南。从年开始，Modulus将进行重大更新，建议直接从.版本开始，因为它将成为新开发的基础，旧版本将不再维护，所有功能将迁移至此。 Modulus .开源，可在GitHub获取。新版本主要由两个部分组成：Modulus包和modulus-sym包。信号调制解调源码sym包整合了大量API接口，以下是部分核心模块的导入示例： from modulus.sym.hydra import to_absolute_pathfrom modulus.sym.solver import Solver
from modulus.sym.domain import Domain
...
from modulus.sym.utils.io.plotter import ValidatorPlotter
安装步骤如下：首先，从GitHub下载modulus源代码，确保选择正确的版本，然后构建镜像：
#docker build -t modulus:ci --target ci -f Dockerfile .启动镜像，在其中安装modulus-sym：
#pip install .可能需要额外安装一些依赖，如：
sudo apt-get install libx-6sudo apt install libgl1-mesa-glx
sudo apt-get install libxrender1
完成以上步骤后，你就可以开始编写并运行Modulus .的代码了。对于进一步的技术交流和疑难解答，我们建议加入以下QQ群： 群名称：英伟达Modulus仿真技术交流（PINN）群号：
这里是一个活跃的社区，可以与同行分享经验和解决问题。祝你在使用Modulus .的过程中顺利！GBA.EMU1.5.7下载如何下载
下载地址：/azyx/pjyx/gbaemuruanjianv.html
类型：安卓游戏-破解游戏
版本：gba.emu软件v1.5.
大小：1.M
语言：中文
平台：安卓APK
推荐星级（评分）：★★★★★
游戏标签: gba模拟器app 模拟器app gba.emu安卓版是一款非常好用的手机gba模拟器中文版，支持在手机上轻松玩gba游戏，完美汉化，操作方便，支持打开zip、7z等格式的文件，欢迎大家到墨鱼下载站下载使用！
官方介绍先进的开放源码基于VBA-M r，设计和Xoom的，银河S2，的Nexus 4，Nexus的7，NVIDIA盾，平板电脑的Xperia测试?，与Xperia PLAY，但几乎任何设备上工作具有相似或音乐游戏机模拟器更好的规格（至少1GHz的CPU以获得最佳效果）。?
gba.emu软件特色?1.金手指支持使用VBA-M兼容的文件（扩展名.clt），不使用任何“师傅”，因为代码并不需要他们?
2.可配置的屏幕多点触摸控制?
3.HID蓝牙/ USB游戏手柄和键盘的支持与OS识别任何输入设备（MOGA临等）兼容，Wii的控制器也支持，如果运行的是Android 4.1或更低，所有设备都支持自定义按键的配置文件?
4.在任何方位工作?
5.高级别BIOS仿真程序，没有BIOS文件所需?买卖狗指标源码
6.备份存储和保存国家的支持，国家文件互换的VBA-M的PC版。?
7.支持游戏在.gba格式，可选的.zip文件?
8.游戏越野挑战赛包括礼貌的开发人员David杜塞。附加的ROM必须由用户提供。一些公共领域的游戏/演示可在www.pdroms.de。游戏转移到任何地方你的内部存储/ SD卡，并从应用程序（默认的SD卡目录是/ mnt / SD卡）内浏览到他们。?
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在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers
本篇文章，聊聊如何在新版本 PyTorch 和 CUDA 容器环境中完成 xFormers 的编译构建。
让你的模型应用能够跑的更快。
写在前面
xFormers[1] 是 FaceBook Research （Meta）开源的使用率非常高的 Transformers 加速选型，当我们使用大模型的时候，如果启用 xFormers 组件，能够获得非常明显的性能提升。
因为 xFormers 对于 Pytorch 和 CUDA 新版本支持一般会晚很久。所以，时不时的我们能够看到社区提出不能在新版本 CUDA 中构建的问题（ #[2]或 #[3]），以及各种各样的编译失败的问题。
另外，xFormers 的安装还有一个问题，会在安装的时候调整当前环境已经安装好的 PyTorch 和 Numpy 版本，比如我们使用的是已经被验证过的环境，比如 Nvidia 的月度发布的容器环境，这显然是我们不乐见的事情。
下面，我们就来解决这两个问题，让 xFormers 能够在新的 CUDA 环境中完成编译，以及让 xFormers 的安装不需要变动我们已经安装好的 Pytorch 或者 Numpy。
环境准备
环境的准备一共有两步，下载容器和 xFormers 源代码。
Nvidia 容器环境
在之前的 许多文章[4]中，我提过很多次为了高效运行模型，我推荐使用 Nvidia 官方的容器镜像（ nvcr.io/nvidia/pytorch:.-py3[5]）。
下载镜像很简单，一条命令就行：
完成镜像下载后，准备工作就完成了一半。
准备好镜像后，我们可以检查下镜像中的具体组件环境，使用docker run 启动镜像：
然后，使用python -m torch.utils.collect_env 来获取当前环境的信息，方便后续完成安装后确认原始环境稳定：
获取 xFormers
下载 xFormers 的源代码，并且记得使用--recursive 确保所有依赖都下载完毕：
xFormers 的源码包含三个核心组件cutlass、flash-attention、sputnik，除去最后一个开源软件在 xFormers 项目 sputnik 因为 Google 不再更新，被固定了代码版本，其他两个组件的版本分别为：cutlass@3.2 和 flash-attention@2.3.6。
Dao-AILab/flash-attention[6]目前最新的版本是 v2.4.2，不过更新的主干版本包含了更多错误的修复，推荐直接升级到最新版本。在 v2.4.2 版本中，它依赖的 cutlass 版本为 3.3.0，所以我们需要升级 cutlass 到合适的版本。
Nvidia/cutlass[7] 在 3.1+ 的版本对性能提升明显。
不过如果直接更新 3.2 到目前最新的 3.4flash-attention 找不到合适的版本，会发生编译不通过的问题，所以我们将版本切换到 v3.3.0 即可。
另外，在前文中提到了在安装 xFormers 的时候，会连带更新本地已经安装好的依赖。想要保护本地已经安装好的环境不被覆盖，尤其是 Nvidia 容器中的依赖不被影响，我们需要将xformers/requirements.txt 内容清空。
好了，到这里准备工作就结束了。
完成容器中的 xFormers 的安装
想要顺利完成 xFormers 的构建，还有一些小细节需要注意。为了让我们能够从源码进行构建，我们需要关闭我们下载 xFormers 路径的 Git 安全路径检查：
为了让构建速度有所提升，我们需要安装一个能够让我们加速完成构建的工具ninja：
当上面的工具都完成后，我们就可以执行命令，开始构建安装了：
需要注意的是，默认情况下安装程序会根据你的 CPU 核心数来设置构建进程数，不过过高的工作进程，会消耗非常多的内存。如果你的 CPU 核心数非常多，那么默认情况下直接执行上面的命令，会得到非常多的Killed 的编译错误。
想要解决这个问题，我们需要设置合理的MAX_JOBS 参数。如果你的硬件资源有限，可以设置 MAX_JOBS=1，如果你资源较多，可以适当增加数值。我的构建设备有 G 内存，我一般会选择设置 MAX_JOBS=3 来使用大概最多 GB 的内存，来完成构建过程，MAX_JOBS 的构建内存消耗并不是完全严格按照线性增加的，当我们设置为 1 的时候，GB 的设备就能够完成构建、当我们设置为 2 的时候，使用 GB 的设备构建会比较稳妥，当设置到 4 的时候，构建需要的内存就需要 GB 以上了。
构建的过程非常漫长，过程中我们可以去干点别的事情。
当然，为了我们后续使用镜像方便，最好的方案是编写一个 Dockerfile，然后将构建的产物保存在镜像中，以方便后续各种场景使用：
在构建的时候，我们可以使用类似下面的命令，来搞定既使用了最新的 Nvidia 镜像，包含最新的 Pytorch 和 CUDA 版本，又包含 xFormers 加速组件的容器环境。
如果你是在本机上进行构建，没有使用 Docker，那么构建成功，你将看到类似下面的日志：
等待漫长的构建结束，我们可以使用下面的命令，来启动一个包含构建产物的容器，来测试下构建是否成功：
当我们进入容器的交互式命令行之后，我们可以执行python -m xformers.info，来验证 xFromers 是否构建正常：
以及，使用python -m torch.utils.collect_env 再次确认下环境是否一致：
最后
好了，这篇文章就先写到这里啦。
Autoware.io源码编译安装
要编译安装Autoware.io，首先请确保已安装ROS1，如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。安装依赖
1. 对于CUDA的支持（可选但建议），你需要下载CUDA .0，链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时，遇到驱动安装询问时选择n，后续步骤默认安装即可。 2. 安装cudnn，从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置，并通过验证测试。其他依赖安装
3. 安装eigen3.3.7，接着是opencv3，安装时需先安装依赖库，然后解压、配置和编译。源码下载与编译
4. 创建新的工作区，下载并配置工作区，然后下载Autoware.ai源码。 5. 使用rosdep安装依赖库，有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。测试与问题解决
6. 下载并运行demo，可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。问题1：calibration_publisher报错，需修改CMakeList.txt文件。
问题2：ndt_gpu编译错误，需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。
问题3：opencv链接问题，需要检查和调整。
问题4：rosdep更新慢，可通过修改源码和配置文件解决。
问题5：runtime manager花屏，需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。
通过上述步骤，你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问，查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。TF-TRT使用环境搭建
TF-TRT，即TensorFlow与TensorRT的集成，是NVIDIA为加速深度学习推理应用而设计的工具。它简化了TensorFlow用户在GPU上利用TensorRT进行模型推理的流程。本文主要介绍如何在服务器上搭建TF-TRT的使用环境和编写相关代码。
首先，NVIDIA推荐的TF-TRT环境配置基于TensorRT 5.0RC，需要确保NVIDIA驱动程序版本.0以上，CUDA .0以及TensorRT。安装过程建议在Anaconda的虚拟环境中进行，从Tensorflow GitHub上下载1.版本源码，并通过bazel build工具生成pip安装包。在编译时，由于GCC 5.0可能与新版本兼容性问题，需添加特定编译选项。
对于服务器上直接安装，你需按照官方教程安装CUDA、CUDNN、NVIDIA Driver和TensorRT。在Tensorflow的configure文件中，根据你的硬件配置进行相应的调整。然后，通过pip安装生成的.whl文件，安装时需要注意选择nvcc编译器，cudnn 7.3以上版本，以及兼容性的GCC编译选项。
另一种方式是利用Docker容器，Tensorflow .容器需要nvidia driver +版本，并需要获取Nvidia GPU cloud的API密钥。安装完成后，你可以通过Docker拉取tensorflow:.-py3镜像，验证TensorRT与Tensorflow的集成是否成功。
无论是直接安装还是容器化，都需注意选择合适的驱动和软件版本，以确保TF-TRT的稳定运行。安装过程中，还可以根据实际需求在container中安装其他软件，以满足个性化需求。