Nvidia显卡驱动Linux版 NVIDIA-Linux-x86-260.19.12.run 教程:http://blog.csdn.net/sahusoft/archive/2010/11/06/5991146.aspx

:trophy: 新闻：我们的团队在AI CITY 2019 Challenge Track3上获得了冠军 基于时空信息矩阵的透视图交通异常检测 该存储库包含我们在CVPR 2019研讨会上的NVIDIA AI City Challenge中Track-3的源代码。 介绍 NVIDIA AICity挑战赛2019 Track3 NVIDIA AI CITY 2019的挑战赛第3条要求参赛团队根据交叉路口和高速公路上多个摄像机提供的视频提要提交检测到的异常情况。 NVIDIA AICity Challenge 2019的详细信息可在找到。 我们的异常检测框架的体系结构概述，由背景建模模块，透视图检测模块和时空矩阵识别模块组成。 要求 Linux（在CentOS 7.2上测试） Python 3.6 PyTorch 0.4.1 Opencv的 斯克莱恩 安装 按照安装PyTorch 0.4.1和t

《深入理解nVidia PhysX SDK 2.8.4：构建实时三维物理模拟系统》 nVidia PhysX SDK 2.8.4是一款由nVidia公司开发的高性能物理引擎，它专为实现复杂、逼真的实时三维物理模拟而设计。在游戏开发、虚拟现实应用以及动画渲染等领域，PhysX SDK扮演着至关重要的角色，为开发者提供了一个强大而全面的工具集，用于创建真实世界的碰撞检测、刚体动力学和软体模拟。 我们来深入了解PhysX SDK的核心概念。PhysX引擎主要包含以下几个关键组件： 1. **刚体（Rigid Bodies）**：刚体代表可以自由移动和旋转的物体，如游戏中的角色、车辆或建筑物。PhysX支持动态和静态刚体，动态刚体可以受到力的影响，而静态刚体则保持不动，除非被其他物体推动。 2. **碰撞检测（Collision Detection）**：这是PhysX的核心功能之一，它负责识别并处理物体间的接触，确保当两个物体相交时能够正确响应。PhysX支持多种形状的碰撞检测，如球体、胶囊、盒体、多边形网格等。 3. **约束（Constraints）**：约束允许限制刚体之间的相对运动，如关节、铰链或滑动轴。这些约束可以模拟出各种真实世界的效果，如门、轮子或绳索。 4. **场景（Scene）**：所有物理对象都存在于一个场景中，场景负责管理物体的交互、碰撞检测和物理计算。开发者可以创建多个场景以实现并行计算，提高性能。 5. **模拟与更新（Simulation & Update）**：通过调用PhysX的模拟函数，开发者可以将力、速度等参数应用于刚体，并让引擎计算物体的新位置和状态。这一过程通常在每帧游戏循环中进行，以保持实时性。 在PhysX SDK 2.8.4中，函数命名前缀以“Nx”开头，这与后来的3.2.0版本有很大不同。3.2.0版本引入了更多改进和优化，包括新的API设计和更好的性能表现，但同时也增加了学习曲线，因为很多接口和类名都进行了调整。 对于开发者来说，选择2.8.4版本可能是因为其相对稳定的API和已有的项目兼容性。虽然较新版本提供了更多特性，但迁移成本也是一个需要考虑的因素。因此，熟悉2.8.4版本的PhysX SDK对于维护现有项目或学习基础物理模拟技术仍然十分有价值。 在实际应用中，开发者需要熟练掌握如何创建和配置物理对象，如何设置碰撞材质和接触响应，以及如何利用PhysX提供的高级功能，如流体模拟和布料模拟，来增强游戏的沉浸感和真实性。 通过nVidia PhysX SDK v2.8.4 Core这个压缩包，你可以获取到SDK的基本库文件、头文件、示例代码和文档，这对于学习和使用PhysX引擎至关重要。在实践中，结合这些资源，开发者可以逐步理解和掌握如何将PhysX整合到自己的项目中，创建出更加生动和真实的虚拟环境。 nVidia PhysX SDK 2.8.4是一个强大的工具，它为开发者提供了一种有效的方法来处理复杂的物理模拟问题，从而提升应用的真实感和互动体验。无论你是新手还是经验丰富的开发者，深入探索和掌握PhysX SDK都将极大地提升你的项目质量。

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CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU（图形处理单元）的强大计算能力进行高性能计算。CUDA C++编程指南是为开发者提供的一份详尽的资源，帮助他们理解和利用CUDA API进行高效地GPU编程。在最新版的CUDA 12.3中，这一指南包含了更先进的特性和优化。 1. **使用GPU的好处** - **并行计算能力**：GPU设计用于大量并行处理任务，例如图形渲染和科学计算，能比CPU更快地执行重复性计算任务。 - **性能提升**：通过将计算密集型任务卸载到GPU，可以显著提高应用程序的运行速度，特别是在处理大数据和机器学习任务时。 - **能源效率**：相比CPU，GPU可以在较低的功耗下提供更高的计算密度，对于节能有显著效果。 2. **CUDA编程模型** - **CUDA核心**：GPU由大量的CUDA核心组成，这些核心能够并行执行相同或不同的指令。 - **线程与线程块**：CUDA编程模型中的基本执行单元是线程，线程被组织成线程块，线程块再组成网格。这种层次结构使得数据共享和同步更为高效。 - **内存层次**：CUDA有多种内存类型，包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，每种内存都有其特定的访问速度和用途。 3. **可伸缩的编程模型** - **多维度编程**：CUDA支持多维线程块和网格，这允许程序员根据计算任务的结构灵活地安排线程。 - **动态并行ism**：CUDA允许在运行时创建新的线程块和网格，增加了编程的灵活性。 4. **异构编程** - **混合编程**：CUDA C++允许同时利用CPU和GPU，实现数据预处理、结果后处理以及GPU计算之间的有效协作。 - **CUDA+C++集成**：开发者可以使用C++标准库功能，同时利用CUDA扩展进行GPU加速，创建混合程序。 5. **异步SIMT编程模型** - **单指令多线程（SIMT）**：CUDA的核心编程模型是SIMT，每个CUDA线程执行相同的指令，但可以独立调度和执行。 - **异步执行**：CUDA支持异步操作，这意味着可以同时进行多个计算任务，以充分利用GPU资源，提高效率。 6. **编程接口** - **NVCC编译器**：CUDA开发工具包包含NVCC，这是一个用于编译和链接CUDA程序的编译器，支持离线和即时编译模式。 - **CUDA运行时API**：提供了丰富的函数库，用于设备管理、内存管理和线程控制等，开发者可以直接在应用程序中调用。 7. **计算能力** - 每个CUDA版本都定义了不同的计算能力（Compute Capability），它决定了GPU支持的特性级别和性能指标。 CUDA C++编程指南是开发者掌握GPU编程的关键资源，通过深入理解并运用其编程模型、内存管理、异步计算和编程接口，可以有效地编写出高效、优化的GPU应用程序。随着CUDA版本的不断更新，开发者可以利用更多新特性来提升应用程序的性能和功能。

本教程为RoboCup竞赛无人机集群仿真搜索赛道的Docker配置教程，涉及nvidia-docker的安装配置，docker中显卡的使用，docker的可视化工具portainer，docker的通信配置，使用docker实现ROS分布式通信等内容。 参考链接为：https://www.yuque.com/minfy/hmckcw/fpk5y5q7enq1ntpi 教程仅供大家共同学习使用，侵权删。

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《NVIDIA编码头文件库详解》 在计算机编程领域，尤其是涉及到高性能计算和图形处理时，NVIDIA的CUDA技术扮演了重要角色。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用NVIDIA GPU（图形处理器）的强大计算能力来加速应用程序。而`nv-codec-headers-master.zip`这个压缩包，就是NVIDIA提供的视频编解码器的头文件库，它是CUDA编程中用于视频处理的重要组件。 NVIDIA Codec Headers是CUDA开发的一部分，主要用于处理视频编码和解码任务。这些头文件包含了CUDA编程所需的接口定义，使得开发者能够直接在GPU上进行高效的视频处理操作，从而显著提升性能。这个压缩包`nv-codec-headers-master`通常包含以下部分： 1. **头文件**：这些`.h`文件定义了与NVIDIA视频编码和解码相关的函数、结构体和枚举类型。开发者需要在源代码中包含这些头文件，以便调用NVIDIA提供的API进行视频处理。 2. **示例代码**：虽然`nv-codec-headers-master.zip`可能不直接包含示例代码，但通常NVIDIA会提供一些示例项目，演示如何使用这些头文件进行实际编码和解码操作。这些示例可以帮助开发者快速理解API的用法。 3. **文档**：虽然不是每个压缩包都会包含文档，但是NVIDIA通常会在其官方网站上提供详细的API文档，解释各种函数的作用、参数和返回值，这对于理解和使用Codec Headers至关重要。 4. **版本控制**：`master`这个标签暗示这可能是Git仓库中的主分支，意味着这些头文件是最新的稳定版本。开发者应确保使用与NVIDIA驱动程序和CUDA工具包兼容的头文件版本。 使用NVIDIA Codec Headers进行CUDA编程时，开发者需要注意以下几点： - **NVENC/NVDEC API**：NVENC是NVIDIA提供的硬件加速视频编码接口，而NVDEC则是硬件加速的视频解码接口。这两个API提供了高效、低延迟的编码和解码功能，特别适合于实时视频处理和流媒体应用。 - **GPU兼容性**：并非所有NVIDIA GPU都支持NVENC和NVDEC，因此在编写代码前需要确认目标设备的兼容性。 - **性能优化**：利用GPU进行视频处理可以极大地提高性能，但同时需要考虑到内存传输、数据同步等GPU编程特有的问题，以实现最佳的效率。 - **错误处理**：在调用API时，应始终检查返回值，并正确处理可能出现的错误，确保程序的健壮性。 - **编码质量与速度的平衡**：NVENC提供了多种编码设置，允许开发者根据应用场景调整编码质量和速度之间的平衡。 `nv-codec-headers-master.zip`是NVIDIA为CUDA开发者提供的一个关键资源，它使我们能够充分利用NVIDIA GPU的硬件加速功能，实现高效、高质量的视频编码和解码。通过深入理解和熟练运用这些头文件，开发者可以创建出性能优异的视频处理应用程序。

tegra芯片的APX驱动，以及nvflash，主要针对英伟达平台的芯片，包括jetson系列的出现APX问题时使用。注意要拿到自己芯片的PT（分区）文件，和flash.cfg文件。

Nvidia-container-toolkit是NVIDIA推出的一款开源工具包，其主要作用是帮助用户在容器化环境中运行NVIDIA GPU加速应用。该工具包提供了容器运行时与NVIDIA GPU之间的交互功能，使得开发者可以在容器中无缝使用GPU资源。Nvidia-container-toolkit最新版本为1.17.4，支持的操作系统为Ubuntu 20.04，而架构类型为x86。 在Ubuntu 20.04系统上，Nvidia-container-toolkit的安装和配置通常较为直接。需要确保系统中已经安装了NVIDIA驱动，之后，通过添加NVIDIA软件仓库的方式，可以通过包管理工具安装Nvidia-container-toolkit。由于Nvidia-container-toolkit支持x86架构，因此在主流的x86_64位硬件平台上均可正常运行。 在配置方面，Nvidia-container-toolkit与containerd的集成是当前的一个热门话题。containerd作为容器运行时的核心组件，负责管理容器的生命周期。通过将Nvidia-container-toolkit与containerd相结合，可以实现GPU资源的直接分配给容器，这样就可以在容器内部高效利用GPU加速计算。Nvidia-container-toolkit通过CRI（容器运行时接口）与containerd通信，这使得它能够与containerd一起工作，并为支持GPU的应用程序提供硬件加速。 此外，Nvidia-container-toolkit还提供了诸多特性，比如能够支持Kubernetes集群环境。在Kubernetes中，用户可以通过该工具包，使用NVIDIA GPU资源，执行机器学习、深度学习以及高性能计算等任务。它也是NVIDIA NGC（NVIDIA GPU Cloud）容器注册中心推荐的容器运行时工具。 随着人工智能和深度学习应用的不断普及，对GPU加速计算的需求日益增长。Nvidia-container-toolkit的出现，解决了传统容器技术在GPU资源分配上的限制，使得用户可以在容器环境中充分利用NVIDIA GPU带来的性能优势。这一进步不仅提高了计算资源的利用效率，同时也让容器化技术在高性能计算领域的应用更加广泛。 Nvidia-container-toolkit是一款高度集成且易于使用的工具包，它极大地简化了GPU加速容器应用的部署和运行过程。对于希望在容器环境中利用GPU资源的用户而言，Nvidia-container-toolkit提供了强大的支持，并且随着其版本的不断更新，其功能和性能也将得到持续增强。