本文目录一览：

1、linux组态软件2、超详细图文带你面对面安装CUDA和CUDNN,感受GPU的速度3、深度学习配置环境具体流程及有关问题4、如何使用GPUZ测试显卡?

linux组态软件

1、ForceSCADA是力控科技信创商品的要紧组成部分，拥有完全自主常识产权，支持部署在Linux桌面版、服务器版、嵌入式等系统构造下。

2、国产化工程推行中的一大难点是怎么样安全、高效地迁移已组建完成的项目。力控ForceSCADA的跨平台组态软件革新性地推出了工程安装运行包，显著简化了这一过程，为用户提供了全新的工程迁移解决方法。第一，工程打包功能达成了高效便捷。

3、国内组态软件大一点的分为四家：紫金桥RealHistorian、亚控组态王KingScada、力控ForceControl2 SP杰控FaMe。

4、QTouch(武汉舜通智能科技公司)，QT类库开发而成，完全具备跨平台和统一工作平台特质，可以跨越多个操作系统，如unix、linux、windows等，同时在多个操作上达成统一工作平台，即可以在windows上开发组态，在linux上运行等。 QTouch是HMI/SCADA组态软件，提供嵌入式linux平台的人机界面商品。

5、Kinco DTools组态软件 由上海步科智能化股份公司研发。InTouch Wonderware的InTouch软件是最早进入国内的组态软件。在80年代末、90年代初，基于Windows1的InTouch软件曾让大家耳目一新，并且InTouch提供了丰富的图库。

6、组态软件：又称组态监控系统，是指数据采集与过程控制的专用管理系统，也是指在自动控制系统监控层一级的软件平台和开发环境。特征不同 人机界面编程软件：面使用较高等级的嵌入式电脑设计，比较时尚的设计是使用32位的ARM微处置器，主频一般在100MHz以上，使用Linux或WinCE等嵌入式操作系统。

超详细图文带你面对面安装CUDA和CUDNN,感受GPU的速度

CUDNN的安装涉及到登录官方网站下载对应CUDA版本的库，解压后将bin、include和lib目录内容放置到正确地方，同时更新系统环境变量。通过运行nvidia-smi命令验证CUDNN的安装成效。完成CUDA和CUDNN的安装后，你就能开始安装GPU版本的Tensorflow和Pytorch框架，从而体验GPU带来的显著速度提高。

安装教程包含：第一，从官方网站下载CUDA和CUDNN对应版本；接着，根据安装向导进行CUDA的安装，一般仅需默认设置；CUDNN的安装则主如果文件复制，解压后将CUDNN文件夹内的内容复制到CUDA安装目录即可。最后，通过运行特定命令验证安装是不是成功。

第一，确认你的显卡支持的最高版本后，可以在PyTorch（pytorch.org）和cuDNN（developer.nvidia.**/rd...）官方网站查询版本兼容性。PyTorch支持13和16，cuDNN支持相应版本。推荐安装2或13，这里以13为例。

安装教程第一，确认设施有显卡，如RTX 4070 Ti Super。进入设施管理器检查。访问NVIDIA官方网站(nvidia.cn/Download/inde...)，下载并安装相应显卡驱动，安装后通过nvidia-smi检查驱动是不是成功。接着，依据显卡型号选择CUDA版本，如CUDA 130，从CUDA Toolkit Archive下载并安装，验证环境变量。

图一展示了CUDA Toolkit由CUDA Runtime和CUDA Libraries组成，这类组件一同支持应用程序通过API在GPU上实行计算任务。NVCC，作为CUDA的编译器，是CUDA Toolkit的runtime层。cuDNN是专为深度学习优化的库，与CUDA Libraries紧密配合，提供GPU加速的深度学习操作。

更新清华源。CUDA安装，下载对应版本的CUDA *run文件，安装依靠后实行安装。在系统变量配置文件末尾添加有关环境变量设置，检查安装是不是成功。CUDNN安装较为方便，下载CUDNN并将它头文件和库文件复制到指定路径。注意CUDNN版本需与CUDA兼容。至此，Ubuntu系统、显卡驱动、CUDA、CUDNN的安装步骤完成。

深度学习配置环境具体流程及有关问题

一路按ENTER确认，然后依据提示输入yes，最后会询问你是不是要初始化conda，输入yes确认（注意这里不小心按到回车默认是no）。重开终端窗口，就能看到conda环境。假如重开后无conda环境（可能是前面选了no），卸载conda（直接运行anaconda安装目录下的Uninstall-Anacondaexe即可）重装即可。

选择适合的硬件。 安装操作系统和有关软件。 配置服务器环境。 连接和优化硬件资源。下面详细讲解这几个步骤：选择适合的硬件：对于深度学习服务器来讲，硬件是基础。

第一，确保你的PyTorch版本过低或许会影响某些Module的用法，因此推荐升级到v10。假如你的GPU驱动版本低于CUDA 2，可能需要更新驱动，以兼容更高版本的CUDA（如图1所示，最高支持CUDA 12）。在更新驱动后，创建一个新的虚拟环境以隔离环境。

在Ubuntu 04上配置深度学习环境需要先确保显卡驱动和CUDA的正确安装。以下是重点步骤的概述： 显卡驱动安装与管理通过命令行检查显卡驱动支持，假如未安装，可通过官方PPA源获得可用驱动。

CUDNN安装CUDNN是深度学习的加速库，需与CUDA版本匹配。访问NVIDIA官方网站下载对应版本，如CUDA 10对应CUDNN 0。解压后将它放入CUDA安装目录。 开发环境安装选择轻量级的miniconda作为基本开发工具，下载对应Python版本的安装包并根据默认步骤安装，注意安装目录无空格。

如何使用GPUZ测试显卡?

1、下载GPU-Z软件并安装。 打开GPU-Z软件，软件会自动测试并显示目前计算机的显卡信息。 在软件界面中，可以查询显卡的品牌、型号、核心频率、显存等信息。怎么样查询显卡体质 显卡体质反映了显卡的性能和超频能力。

2、安装好gpu-z运行将来。第一个界面就是显卡的有关参数如：显卡的工艺，显存等等如此有关参数。依据我们的需要去知道它的参数吧！sensors这一项下面有一点像电脑中的任务管理器，它里显示的大概意思是显示的GPU用状况：如GPU，内存，湿度等等这类信息。

3、尽管GPU-Z不可以直接辨别显存种类，但通过显卡型号可以间接判断，如Intel的HD3000和AMD的HD6650D等，一般表示集成显卡。对于那些想要更全方位知道显卡性能的用户，GPU-Z提供了详尽的规格参数，鲁大师也是测试显卡的另一个选择。最后，GPU-Z体积小巧，便于携带，仅需在电脑店或需要测试显卡的地方用。

4、打开gpu-z后，它的界面是如此的。下面我从上带下剖析一下。GPU名字就是显卡的型号，图形处置器就是GPU核心型号，其他几项比较容易了解。这里的渲染器数目就是常听到的流处置器数目，其它显存种类，显存位宽，显存大小是比较要紧的参数。这里使显卡的几项频率参数。

5、直接开始测试就能了。我直接从GPUZ下载了一个中文版。拷机前，先点开GPU的传感器一栏，如此可以看到温度、风扇转速、显存用等信息。好吧，让 点击FurMark GPU测试。其他选择一般不会 无需设置，用默认的就能了。这个时候会出现一个窗口。大家仅需点击Go即可开始测试。

6、GPU-Z不只能查询基础信息，还能测试显卡温度，这对于监控显卡健康情况非常有帮助。通过查询性能参数，如显存种类（GDR3或GDR5），可以判断显卡的年代和大致性能。 显卡测试的实用性和便捷性：GPU-Z体积小巧，可随身携带，合适在购买电脑时现场测试。仅需在浏览器中搜索，即可下载并用。

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