在3080方面是选用了Ampere构架，在晶体三极管总数、cuda关键数、显存网络带宽等方面都比rtx2080ti更高，而RTX3080ti选用了三星8nm加工工艺制造和近期的GDDR6x显存8704个流处理器数量，根据数据对比，3080Ti的整体性能是3080的1.15倍!RTX3080Ti作为NVIDIA推出的一款消费级次旗舰显卡，多项指标都在朝RTX 3090看齐，CUDA数量被消减为102

ubuntu 下3080Ti 环境配置记录 1.torch1.7.0 //创建环境conda create -n ENV1 python=3.7#创建完成后进入环境conda activate ENV1#安装pytorchpip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https

安装准备 cuda 和显卡驱动版本对照表，一定要对应正确 对照这两张表，paddle安装时cuda11.1和11.0都是不能安装的，而3080ti为安培架构按官方推荐至少要用到11.0以上的cuda，所以cuda只能选择11.2 操作系统ubuntu最好是21.04,虽然不是LTS版，但是可以很好的识别显卡,据说ubuntu22.044月20多号就要发布了，到时再升级吧 显卡驱动选460.

MindSpore1.10.1安装步骤详解（Ubuntu20.04+3080Ti） 背景说明安装Ubuntu20.04+3080Ti驱动安装CUDA所需依赖下载并安装CUDA11.1（☆☆非常关键☆☆）下载并安装cuDNN安装Python3.8安装GCC安装MindSpore验证MindSpore安装成功 背景说明 我是一名高中信息技术教师，带来学生参加了第二届长三角人工智能挑

1. 安装显卡驱动 1. (方法一)打开系统设置中的software & updates 注意：后期出现黑屏问题 点击 System Settings，选择 Additional Drivers 标签，下面会列出当前显卡可用的驱动版本。 注意：3080ti建议不要安装最新版本驱动 点击Apply Changes即可安装； 2.（方法二）出现黑屏后的安装方法 黑屏后卸载驱动： 在ub

序言：最近项目需求，需要重新配置一台服务器环境，所以记录一下配置过程 目录 1. 安装cuda 1.1 下载对应的cuda 1.2 安装 1.3配置环境变量 2.安装cudnn（复制bin、include、lib文件夹下的文件到CUDA对应目录下） 3. 安装Pytorch 3.1 下载对应的版本 3.2 验证是否安装成功 1. 安装cuda 1.1 下载对应的cuda 打

装3080TI显卡的linux系统显卡驱动安装+pyTorch机器学习环境安装 已经成功安装两次了，对大概的流程也有了一定的了解，主要参考以下两篇文章，在众多网文中是比较好的。 文章一：https://blog.csdn.net/qq_39478403/article/details/109378705文章二：https://blog.csdn.net/weixin_46203866/art