nvidia控制面板找不到

我的电脑为什么没有nvidia控制面板啊

1、点击右键没有NVIDIA控制面板是因为没有设置该项。具体解决该问题的步骤如下：首先我们打开电脑桌面右键单击此电脑选择属性。进入管理界面，点击设备管理器。进入设备管理器，点击显示适配器。

2、如果你的是电脑自带的集成显卡，就没有NVIDIA控制面板。

3、显卡驱动安装完成之后鼠标右键点击桌面任意空白区域就可以看到nvidia控制面板。

4、可能有以下几种情况：没有安装NVIDIA显卡驱动程序，或者安装的驱动程序版本太老。您需要前往NVIDIA官网下载并安装最新版本的NVIDIA显卡驱动程序。在安装过程中，确保您勾选了安装NVIDIA控制面板的选项。

为什么我的电脑找不到NVIDIA控制面板

1、如果你的是电脑自带的集成显卡，就没有NVIDIA控制面板。

2、点击右键没有NVIDIA控制面板是因为没有设置该项。具体解决该问题的步骤如下：首先我们打开电脑桌面右键单击此电脑选择属性。进入管理界面，点击设备管理器。进入设备管理器，点击显示适配器。

3、可能有以下几种情况：没有安装NVIDIA显卡驱动程序，或者安装的驱动程序版本太老。您需要前往NVIDIA官网下载并安装最新版本的NVIDIA显卡驱动程序。在安装过程中，确保您勾选了安装NVIDIA控制面板的选项。

win7怎么打开nvidia控制面板,右键菜单找不到

点击右键没有NVIDIA控制面板是因为没有设置该项。具体解决该问题的步骤如下：首先我们打开电脑桌面右键单击此电脑选择属性。进入管理界面，点击设备管理器。进入设备管理器，点击显示适配器。

以win10为例，点击任务栏右下角的通知按钮，滑出通知栏，点击所有设置。打开windows设置界面后，在搜索框内输入控制面板，然后点击搜索的内容。如下图所示。

步骤如下：步骤一：在电脑的左下角选择开始键，选中控制面板，打开控制面板。步骤二：在控制面板中找到管理工具，选择（管理工具），打开管理工具。步骤三：打开管理工具找到服务，打开服务。

首先进入nvidia官网下载显卡驱动程序，根据自己系统和显卡型号选择相对的版本下载，下载之后选择运行。选择根目录存放的位置进行安装。接下来选择同意并继续。

解决方式如下：首先，在电脑界面点击左下角开始按钮。选择控制面板。然后点击管理工具。打开服务。找到NVIDIA的服务器，右键点击然后右键点击属性，最后将启动类型改为手动，点击确定即可。

桌面右键---nvidia控制面板打开控制面板---nvidia控制面板DCH版本的Nvidia显卡驱动是不包含Nvidia控制面板的，需通过系统自动更新时自动安装或手动访问微软应用商店获取。

我电脑右下角NVIDIA驱动控制面板不见了怎么找到

1、步骤如下：步骤一：在电脑的左下角选择开始键，选中控制面板，打开控制面板。步骤二：在控制面板中找到管理工具，选择（管理工具），打开管理工具。步骤三：打开管理工具找到服务，打开服务。

2、电脑设备上安装的显卡硬件非NVIDIA品牌；电脑系统中没有安装NVIDIA显卡硬件驱动程序；电脑系统中安装的NVIDIA显卡硬件驱动程序文件遭到破坏，以上两种情况均需要重新安装显卡驱动程序软件。

3、首先在我的电脑图标上，右键鼠标选择属性。接着在系统界面点击控制面板主页。这时即可看到NVIDIA控制面板选项。或者在桌面空白处右键鼠标，选择NVIDIA控制面板打开。

4、如果不确定电脑中有没有安装NVIDIA的显卡，可以安装驱动人生之类的软件检测一下电脑配置，是NVIDIA的显卡的话可以在驱动人生中很方便的获得显卡驱动，再打开“控制面板”就可以找到了。

5、NVIDIA控制面板不见的原因可能是电脑中优化软件禁止其启动，如360优化时，你把相关的启动项与启动服务禁止了，下次开机时就不会再出现这个控制面板了。

为什么我的电脑点击右键没有NVIDIA控制面板

1、点击右键没有NVIDIA控制面板是因为没有设置该项。具体解决该问题的步骤如下：首先我们打开电脑桌面右键单击此电脑选择属性。进入管理界面，点击设备管理器。进入设备管理器，点击显示适配器。

2、如果你的是电脑自带的集成显卡，就没有NVIDIA控制面板。

3、桌面右键---nvidia控制面板打开控制面板---nvidia控制面板DCH版本的Nvidia显卡驱动是不包含Nvidia控制面板的，需通过系统自动更新时自动安装或手动访问微软应用商店获取。

4、可能有以下几种情况：没有安装NVIDIA显卡驱动程序，或者安装的驱动程序版本太老。您需要前往NVIDIA官网下载并安装最新版本的NVIDIA显卡驱动程序。在安装过程中，确保您勾选了安装NVIDIA控制面板的选项。

5、查看这两个服务是否启用。步骤五：在NVIDIADisplayDriverService的属性窗口中，将启动类型改为改成手动，单击（确定）。步骤六：再次启动NVIDIA控制面板，就能成功打开了。

资讯2019 年 1 1 月 1 8 日， NVIDIA 于今日发布一款参考设计平台，使企业能够快速构建 GPU 加速的 Arm 服务器 ， 以满足日益多样化的科学和工业应用需求。 这 开辟 了 高性能计算的新纪元 。  

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 2 019 国际超级计算大会（ SC19 ）上宣布推出这款参考设计平台。该平台由硬件和软件基础模块组成，能够满足高性能计算（ HPC ）社区对于 类型 更加多样化的 C PU 架构日益增长的需求。通过该平台，超级计算中心、超大型云运营商和企业能够将 NVIDIA 加速计算平台的优势与最新的 Arm 服务器平台相结合。

为了构建 这一参考 平台， NVIDIA 与 Arm 及其生态合作伙伴（包括 Ampere 、富士通 和 Marvell ） 联手，以 确保 NVIDIA   GPU 与 Arm 处理器 之间 的 无缝协作 。 该参考平台还得益于 与 HPE 旗下公司 Cray 和 HPE 这 两家早期采用 Arm 服务器的供应商之间的紧密合作。此外，许多高性能计算软件公司已使用 NVIDIA CUDA-X 库 来构建可在 Arm 服务器上运行 、 并可 通过 GPU 实现的管理和监控工具。

黄仁勋表示：“高性能计算正在崛起。机器学习和 AI 领域的突破正在重新定义科学研究方法 ， 并且可能带来激动人心的新架构。从超大规模云到百万兆级超级计算， NVIDIA GPU 与 A RM 的组合让创新者们能够为不断增加的新应用创建系统。”

Arm IP 产品部门总裁 Rene Haas 表示：“  Arm 正在与生态合作伙伴一 同努力， 为百万兆级的 Arm 系统级芯片提供前所未有的性能和效率。我们与 NVIDIA 合作，将 CUDA 加速带入 到 Arm 架构当中 ， 这对于高性能计算社区来说， 具有 里程碑 式的意义 。为了应对全球最复杂的研究 ， 挑战并推动嵌入式系统、汽车和边缘细分市场的进一步发展，高性能计算社区已经在部署 Arm 技术。”

今年早些时候， NVIDIA 宣布 为 A rm 带来 C UDA-X 软件平台 。 NVIDIA 此次发布这一参考平台正是对此前承诺的兑现。   根据这一承诺， NVIDIA 正在提供 其 A rm 兼容软件开发套件 的预览版本。该版本包含 NVIDIA CUDA-X 库和加速计算开发工具。

联合整个高性能计算生态中的合作伙伴

除了 使 自己的软件 兼容 Arm 之外， NVIDIA 还与   GROMACS 、 LAMMPS 、 MILC 、 NAMD 、 Quantum  Espresso 和 Relion 等 领先的 高性能计算 应用开发 商密切 合作 ， 为 A RM 提供 GPU 加速 的 应 程序 用。 为了让 Arm 平台上的应用实现 GPU 加速， NVIDIA 及其高性能计算应用生态合作伙伴编译了大量代码。

为了构建 Arm 生态， NVIDIA 与领先的 Linux 发行商 Canonical 、 Red Hat,   Inc 、 SUSE ， 以及业内领先的高性能计算基础工具供应商 展开 合作。

几家世界级的超级计算中心已开始测试 GPU 加速 Arm 计算系统，其中包括美国的橡树岭国家实验室和桑迪亚国家实验室、英国布里斯托大学以及日本理化学研究所。

来自生态合作伙伴的支持

“  Ampere 非常高兴能够与 NVIDIA 合作开发 GPU 加速解决方案。该解决方案 将 与高性能、高能效 Ampere 的 服务器处理器实现无缝协作。我们的新产品将使我们的客户能够灵活选择最佳的 NVIDIA GPU 加速器，从而高效地运行云、边缘等要求极高的工作负载。”

——   Ampere Computing 董事长兼首席执行官， Renee James

“很高兴看到 NVIDIA 能够如此迅速地为 Arm 服务器带来 CUDA 和 OpenACC 。我们十分希望能够与 NVIDIA 及 其他公司开展密切的合作，在这一架构上编译、分析和调试加速应用。目前，我们已在 4096 核 Arm 系统上证明了这一合作所带来的优势。”

——   EPCC 主任， Mark   Parsons 教授

“对于正在不断发展的 Arm 生态而言， NVIDIA 是一个备受欢迎且重要的生态成员。富士通相信，随着我们迈入新的计算时代， NVIDIA 将扩展 Arm 生态系统 ， 并保证客户在高性能计算和数据科学 领域 ，尤其是人工智能领域有更多的选择。”

——   富士通企业执行官兼服务平台业务部副主管， Takeshi  Horie

“通过我们与 NVIDIA 的密切合作，部署 Marvell ThunderX2 服务器的客户现在可以使用全套 NVIDIA GPU 加速软件。这对于 Arm 生态系统的加速计算可用性来说 ， 是一座重要的里程碑。我们将 继续 一同 将能效提高到一个新的水平，同时为百万兆级时代的众多超级计算和 AI 应用提供出众的性能。”

—— Marvell Semiconductor, Inc 副总裁兼服务器处理器业务部总经理 Gopal Hegde

“在 HPE 、 Marvell 和 NVIDIA 的帮助下，橡树岭国家实验室（ Oak Ridge National Laboratory ）成功地完成了所负责的工作，迅速升级了我们的 Arm 测试台系统，整合了性能测试并取得了良好的成果。在短短两周内，我们编译并正确运行了约八个领先级应用 程序 ，三个重要的社区库 ， 以及常被用于评估 Arm 高性能计算生态的基准套件。根据早期结 果可以看出，这个由 Arm 主导的加速计算生态 的功能 似乎 和 POWER 以及 x86 环境 差不多 。对于一个 Arm 内的加速计算生态而言，这是一个了不起的开始。”

——橡树岭国家实验室国家计算科学中心科学主任， Jack C Wells

“我们与 NVIDIA 已经合作了很长时间。我们很高兴地看到， N VIDIA 实现了自己的承诺，为 Arm 高性能计算社区带来了领先的 CUDA-X 软件堆栈和生态系统。我们已经开始在通过 NVIDIA GPU 加速的 Arm 系统上评估理化学研究所的代码，我们 认为 它将为日本高性能计算和 AI 融合工作负载带来新一轮的创新。”

——日本理化学研究所所长， Satoshi Matsuoka

“由于 NVIDIA 为 Arm 主机 CPU 提供了新的支持，因此现在可以直接使用 Kokkos 和 LAMMPS 。这一结果达到了我们的期望，并且让我们可以借鉴在带有 x86   CPU 的系统中部署 NVIDIA GPU 的经验。”

——桑迪亚国家实验室主要技术人员， Christian Trott

“  NVIDIA 的 Arm 软件堆栈的确可以直接使用。我们之前就已大量使用 Arm 和 NVIDIA 这两个独立的平台，因此我们非常高兴这两者能够组合在一起。相比于我们之前尝试过的 x86 平台， NVIDIA 为 Arm   提供的 GPU 驱动器性能非常之好。能够在如此短的时间内取得这一成果，的确令人惊叹。”

—— 布里斯托大学高性能计算教授 ， Simon McIntosh-Smith

 

机器之心报道

机器之心编辑部

「只需一张 GeForce 显卡，每个学生都可以拥有一台超级计算机，这正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 当年训练 AI 模型 AlexNet 的方式。通过搭载在超级计算机中的 GPU，我们现在能让科学家们在 youxian 的一生之中追逐无尽的科学事业，」英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说道。

4 月 12 日晚，英伟达 GTC 2021 大会在线上开始了。或许是因为长期远程办公不用出门，人们惊讶地看到在自家厨房讲 Keynote 的黄老板居然留了一头摇滚范的长发：

如果你只是对他的黑色皮衣印象深刻，先对比一下 2019、2020 和 2021 的 GTC，老黄气质越来越摇滚。如此气质，黄仁勋今天推出的新产品肯定将会与众不同。

「这是世界第一款为 terabyte 级别计算设计的 CPU，」在 GTC 大会上，黄仁勋祭出了英伟达的首款中央处理器 Grace，其面向超大型 AI 模型的和高性能计算。

英伟达也要做 CPU 了

Grace 使用相对能耗较低的 Arm 核心，但它又可以为训练超大 AI 模型的系统提供 10 倍左右的性能提升。英伟达表示，它是超过一万名工程人员历经几年的研发成果，旨在满足当前世界最先进应用程序的计算需求，其具备的计算性能和吞吐速率是以往任何架构所无法比拟的。

「结合 GPU 和 DPU，Grace 为我们提供了第三种基础计算能力，并具备重新定义数据中心架构，推进 AI 前进的能力，」黄仁勋说道。

Grace 的名字来自于计算机科学家、世界最早一批的程序员，也是最早的女性程序员之一的格蕾丝 · 赫柏（Grace Hopper）。她创造了现代第一个编译器 A-0 系统，以及第一个高级商用计算机程序语言「COBOL」。计算机术语「Debug」（调试）便是她在受到从电脑中驱除蛾子的启发而开始使用的，于是她也被冠以「Debug 之母」的称号。

英伟达的 Grace 芯片利用 Arm 架构的灵活性，是专为加速计算而设计的 CPU 和服务器架构，可用于训练具有超过 1 万亿参数的下一代深度学习预训练模型。在与英伟达的 GPU 结合使用时，整套系统可以提供相比当今基于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。

目前英伟达自家的 DGX，使用的是 AMD 7 纳米制程的 Rome 架构 CPU。

据介绍，Grace 采用了更为先进的 5nm 制程，在内部通信能力上，它使用了英伟达第四代 NVIDIA NVLink，在 CPU 和 GPU 之间提供高达 900 GB/s 的双向带宽，相比之前的产品提升了八倍。Grace 还是第一个通过错误校正代码（ECC）等机制利用 LPDDR5x 内存系统提供服务器级可靠性的 CPU，同时提供 2 倍的内存带宽和高达 10 倍的能源效率。在架构上，它使用下一代 Arm Neoverse 内核，以高能效的设计提供高性能。

基于这款 CPU 和仍未发布的下一代 GPU，瑞士国家超级计算中心、苏黎世联邦理工大学将构建一台名为「阿尔卑斯」的超级计算机，算力 20Exaflops（目前全球第一超算「富岳」的算力约为 0537Exaflops），将实现两天训练一次 GPT-3 模型的能力，比目前基于英伟达 GPU 打造的 Selene 超级计算机快 7 倍。

美国能源部下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将在 2023 年推出一台基于 Grace 的超级计算机。

GPU+CPU+DPU，三管齐下

「简单说来，目前市场上每年交付的 3000 万台数据中心服务器中，有 1/3 用于运行软件定义的数据中心堆栈，其负载的增长速度远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的办法，否则用于运行应用的算力将会越来越少，」黄仁勋说道。「新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。」

除了造 CPU 的大新闻以外，英伟达还在一个半小时的 Keynote 里陆续发布了大量重要软硬件产品，覆盖了 AI、 汽车 、机器人、5G、实时图形、云端协作和数据中心等领域的最新进展。英伟达的技术，为我们描绘出了一幅令人神往的未来愿景。

黄仁勋表示，英伟达全新的数据中心路线图已包括 CPU、GPU 和 DPU 三类芯片，而 Grace 和 BlueField 是其中必不可少的关键组成部分。投身 Arm 架构的 CPU，并不意味着英伟达会放弃原有的 x86、Power 等架构，黄仁勋将英伟达重新定义为「三芯片」公司，覆盖 CPU、GPU 和 DPU。

对于未来的发展节奏，黄仁勋表示：「我们的发展将覆盖三个产品线——CPU、GPU 和 DPU，以每两年一次更新的节奏进行，第一年更新 x86，第二年就更新 Arm。」

最后是自动驾驶。「对于 汽车 而言，更高的算力意味着更加智能化，开发者们也能让产品更快迭代。TOPS 就是新的马力，」黄仁勋说道。

英伟达将于 2022 年投产的 NVIDIA 自动驾驶 汽车 计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为覆盖自动驾驶和智能车机的 汽车 中央电脑。搭载 Orin 的量产车现在还没法买到，但英伟达已经在为下一代，超过 L5 驾驶能力的计算系统作出计划了。

Atlan 是这家公司为 汽车 行业设计的下一代 SoC，其将采用 Grace 下一代 CPU 和下一代安培架构 GPU，同时也集成数据处理单元 (DPU)。如此一来，Atlan 可以达到每秒超过 1000 万亿次（TOPS）运算次数。如果一切顺利的话，2025 年新生产的车型将会搭载 Atlan 芯片。

与此同时，英伟达还展示了 Hyperion 8 自动驾驶 汽车 平台，业内算力最强的自动驾驶 汽车 模板——搭载了 3 套 Orin 中心计算机。

不知这些更强的芯片和系统，能否应付未来几年里人们对于算力无穷无尽的需求。在 GTC 2021 上，英伟达对于深度学习模型的指数增长图又更新了。「三年间，大规模预训练模型的参数量增加了 3000 倍。我们估计在 2023 年会出现 100 万亿参数的模型。」黄仁勋说道。

英伟达今天发布的一系列产品，让这家公司在几乎所有行业和领域都能为你提供最强大的机器学习算力。在黄仁勋的 Keynote 发表时，这家公司的股票一度突破了 600 美元大关。

「20 年前，这一切都只是科幻小说的情节；10 年前，它们只是梦想；今天，我们正在实现这些愿景。

英伟达每年在 GTC 大会上发布的新产品，已经成为了行业发展的风向。不知在 Grace 推出之后，未来我们的服务器和电脑是否会快速进入 Arm 时代。

1、确保操作系统支持SLI。WindowsVista、7、8和Linux支持双卡SLI。三卡和四卡SLI在WindowsVista、7和8上支持，但不支持Linux。

2、检查现有组件。SLI需要一个具有多个PCI-Express插槽的主板，以及一个具有足够多显卡接口的电源。需要一个输出功率至少800瓦的电源。

3、获取SLI兼容的显卡。几乎所有近期的NVIDIA显卡都可以安装成SLI配置。至少需要两块相同型号和内存的卡才能安装成SLI。

4、安装显卡。将两块显卡安装到主板上的PCI-E插槽中。将显卡像正常的一样插入插槽中。注意不要弄断任何卡片，或以奇怪的角度插入显卡。插上显卡后，用螺丝将其固定在机箱上。

5、安装SLI桥接器。所有支持SLI的板卡都应该附带一个SLI桥接器。这个连接器连接到卡的顶部，并将卡与卡之间连接起来。这使得各卡之间可以直接对话。

6、打开电脑。安装好显卡，关闭机箱并重新启动电脑。在Windows或Linux加载后，不需要进行任何设置更改。

7、安装驱动程序。操作系统会自动检测到你的显卡，为它们安装驱动程序。需要为每块显卡分别安装驱动程序。

8、启用SLI。驱动程序安装完成后，在桌面上点击右键，选择NVIDIA控制面板。这将打开一个新窗口，允许你调整图形的设置。找到标有“配置SLI，Surround，Physx”的菜单选项。

9、打开SLI。单击左侧菜单中的”管理3D设置”链接。在全局设置下，向下滚动直到找到“SLI性能模式”条目。将设置从“SingleGPU”更改为“AlternateFrameRendering2”。这将为你的所有程序开启SLI模式。

10、启用帧/秒。这将根据你运行的游戏而有所不同，所以你需要查找你要测试的游戏的具体说明。每秒钟的帧数是一个计算能力的基准测试，可以显示出你的游戏渲染效果。大多数游戏发烧友在高设置下都会以每秒60帧为标准。

11、打开SLI视觉指示器。在NVIDIA控制面板中，打开“3D设置”菜单。启用“显示SLI视觉指示器”选项。这将在你的屏幕左侧创建一个条形显示。

解决方式如下：

1首先，在电脑界面点击左下角开始按钮。选择控制面板。

2然后点击管理工具。打开服务。找到NVIDIA的服务器，右键点击

3然后右键点击属性，最后将启动类型改为手动，点击确定即可。

NVIDIA控制面板是调节显卡，具备创新多媒体、应用和显示管理功能，同时也有诸多游戏特性的显卡驱动支持程序。NVIDIA(全称为NVIDIACorporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名称英伟达),创立于1993年1月。

解决方式如下：

1首先，在电脑界面点击左下角开始按钮。选择控制面板。

2然后点击管理工具。打开服务。找到NVIDIA的服务器，右键点击

3然后右键点击属性，最后将启动类型改为手动，点击确定即可。

NVIDIA控制面板是调节显卡，具备创新多媒体、应用和显示管理功能，同时也有诸多游戏特性的显卡驱动支持程序。NVIDIA(全称为NVIDIACorporation,NASDAQ:NVDA,官方中文名称英伟达),创立于1993年1月。