nvidia opencl驱动下载

命令$lspci|grepi nvidia检查电脑是否装有NVIDIA显卡，命令$gccversion，官网最新下载Geforce9M系列(m代表for note book)驱动266.58 _ notebook。

很长一段时间，英伟达显卡和AMD显卡在各个领域纠缠不清。事实上，作为垄断显卡桌面市场的两大厂商，十几年来两家厂商的显卡产品时高时低。就连NVIDIA显卡近年来在市场和性能上也一直占据整体优势，但AMD也有很多优秀的产品。那么对于一个用户来说，如果没有价格限制，产品的基本性能能够满足自己的需求，那么他应该买n卡吗？

相信双方粉丝都有自己的看法。这些年来，我们也看到了很多段子，比如“a卡画质好n卡网速快”“n卡适合真人渲染，a卡适合二次元”。那么实际情况是怎样的呢？今天不考虑价格和型号，只从我们日常应用的角度来分析两大显卡厂商的产品，看看他们的两款显卡各有什么优势。在这里，我想提前给你打一针。真相往往是残酷的，这些分析的结果很可能颠覆你的认知！

:您应该单击更新配置来选择您自己的显卡，然后进入高级。这四行代码被输入并保存，然后自动退回。右键单击要运行的管理员。我就是干这个的。点击高级，进入ls manager . 3 . numgpus 1 ls manager . 3 . gpmapping 0 lsmanager . 3 . gpupingenable 1 local . GPU . mode cuda，就像这样，然后保存，退出，重启，完成。

你用什么系统？这个显卡应该没有WIN7 驱动。之前还好好的，后来突然变成了超级卡。我想知道为什么，是显卡老化了还是怎么的？这个显卡属于笔记本显卡。卡的原因是显卡驱动没装，机器用核显。所以玩游戏或者画画的时候，感觉很卡。重装驱动会解决卡的问题。安装驱动的方法如下:通过设备管理器安装:右键电脑属性硬件设备管理器，打开显卡，右键NVIDIAGeForce840M，点击安装，根据提示安装显卡对应的驱动程序。

1，在NVIDIA官网上下载对应cuda5.5工具包的系统版本，我的笔记本是32位的，下载的包是cuda_5.5.22_linux_32.run，当然是。建议运行包。2.检查您的系统是否符合安装条件非常重要。一开始没有检查GCC，导致后来几次安装失败。命令$lspci|grepi nvidia，检测电脑是否装有NVIDIA显卡，命令$gccversion，

安装头文件和编译环境$ sudoatgetinstallinuxheaders $(Unamer)Build Essential 3和gcc 4.6版。跳过这一步。如果gcc版本不是4.6，需要重新链接GCC。在/usr/bin目录下，只需要两个命令就可以重新链接。

在很多方面，CUDA和OpenCL的关系类似于DirectX和OpenGL的关系。与DirectX和OpenGL、CUDA和OpenCL一样，前者是一个成熟的开发平台，拥有针对单一厂商(NVIDIA)的完整工具包，后者是一个开放标准。\x0d\x0a虽然他们有着相同的目标:通用并行计算。但是CUDA只能在NVIDIA的GPU硬件上运行，OpenCL针对任何一种MassivelyParallelProcessor，期望对不同种类的硬件给出相同的编程模型。

安装步骤如下:首先检查显卡是否支持。该机显卡为Geforce9200MGS，在CUDA支持的显卡目录中。显卡信息如下，驱动版本为179.60。安装dev driver _ 4.0 _ win XP _ 32 _ 270.81 _ general.exe，提示找不到兼容硬件。如下图所示。忽略此项。安装cudatoolkit _ 4 . 0 . 17 _ win _ 32 . MSI；win _ 32 . MSI；安装gpucomputingsdk _ 4 . 0 . 19 _ win _ 32.exe。

卸载显卡驱动并重启电脑。重新安装dev driver _ 4.0 _ win XP _ 32 _ 270.81 _ general.exe仍然提示找不到兼容的硬件。最新驱动266.58 _ notebook _ win XP _ 32 bit _ international _ whql.exe官网下载Geforce9M系列(m fornotebook)。安装新的下载 驱动，重启，再次检查驱动版本是266.58。

对于PR任务，OpenCL和CUDA都可以实现高性能的GPU计算，但是从实际测试中发现，CUDA在性能上总体上优于OpenCL，所以CUDA在PR任务中速度更快。对于PR(模式识别)任务，一般来说，OpenCL和CUDA都可以提供很高的计算效率，但在某些情况下，CUDA可能比OpenCL的性能更高，所以在尝试不同的应用时，可以先尝试CUDA，再尝试OpenCL，选择性能更高的那个。