AI繪圖加速方法 | NVIDIA 全系列顯卡適用 | PyTorch 2.0 | cuDNN 11.8 | a1111
在人工智慧（AI）領域中，圖形處理和繪圖是非常耗時的任務。為了加快這些任務的處理速度，NVIDIA推出了一系列適用於AI繪圖加速的產品，同時也支持PyTorch 2.0和cuDNN 11.8。
NVIDIA 全系列顯卡
NVIDIA在AI繪圖加速方面擁有豐富的產品線，包括GeForce、Quadro和Tesla等全系列顯卡。這些顯卡均擁有卓越的運算性能和內置的專業級CUDA（Compute Unified Device Architecture）架構，能夠提供優秀的圖形處理和繪圖加速。
PyTorch 2.0
PyTorch是一個開源的機器學習庫，擁有便捷的Python接口和強大的動態計算圖功能。PyTorch 2.0是其最新的版本，優化了圖形處理和繪圖的速度和效率，同時與NVIDIA全系列顯卡完美兼容。
cuDNN 11.8
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA專為深度神經網絡設計的高效運算庫，能夠提供快速的圖形處理和繪圖加速。最新版本的cuDNN 11.8不僅優化了性能，還加入了更多的功能和特性，完美支持PyTorch 2.0以及NVIDIA全系列顯卡。
a1111
a1111代表著AI繪圖加速的一種方法，能夠充分利用NVIDIA全系列顯卡、PyTorch 2.0和cuDNN 11.8提供的強大功能，以實現更快速的圖形處理和繪圖加速。
您好，請問Python 可以也裝D槽嗎？
奇怪? 為何我在PyTorch看到的最新版是 2.0.1 而不是 2.1 ?? 另外我查到只要是 Torch2.0 以上 ,若是拿掉取消 –xformers 這個指令 ,改用 –opt-sdp-attention 跟 –opt-sdp-no-men-attention 其中一個即可, 算圖速度就會比使用 xformers 還要快。但我分別針對這些指令做測試, 幾乎沒有差別?? 卻又看到有人用 4070ti 卻說有將近 2.5倍的差異! 我用的是 3080, 難道是對40系列才有效果??
看起來要裝新的stable diffusion才能成功，用原本的stable diffusion一直在舊版本
升级成功了，感谢！
我的root目录没有verse 文件夹怎么办
安裝好cuda118 但是重啟webui他又裝回去117了
裝完了不過出現了錯誤，將原本的備份在拿來重裝一樣不行
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
xformers 0.0.16rc425 requires pyre-extensions==0.0.23, which is not installed.
xformers 0.0.16rc425 requires torch==1.13.1, but you have torch 2.1.0.dev20230501+cu118 which is incompatible.
torchvision 0.14.1+cu117 requires torch==1.13.1, but you have torch 2.1.0.dev20230501+cu118 which is incompatible.
numba 0.56.4 requires numpy<1.24,>=1.18, but you have numpy 1.24.1 which is incompatible.
clean-fid 0.1.29 requires requests==2.25.1, but you have requests 2.29.0 which is incompatible.
Successfully installed MarkupSafe-2.1.2 filelock-3.9.0 fsspec-2023.4.0 jinja2-3.1.2 mpmath-1.2.1 networkx-3.0rc1 numpy-1.24.1 sympy-1.11.1 torch-2.1.0.dev20230501+cu118 typing-extensions-4.4.0
[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.1.2
[notice] To update, run: python.exe -m pip install –upgrade pip
一定要重新安装吗？如果已经安装过stable diffusion，有没有升级安装的方法