Как проверить видеопамять в Win11 - Как проверить видеопамять в Win11
Как проверить видеопамять в Win11 - Как проверить видеопамять в Win11

Способ просмотра видеопамяти 1.

1. Сочетание клавиш [Ctrl+Shift+ESC], чтобы открыть [Диспетчер задач].

2. Нажмите «Производительность» слева.

Способ просмотра видеопамяти 2.

Как проверить видеопамять в Windows 11 в Windows 11 происходит следующим образом:

1. Нажмите комбинацию клавиш [Win+X] или щелкните правой кнопкой мыши логотип Windows «Пуск» в нижней части панели задач и выберите «Настройки» в открывшемся скрытом меню «Пуск».

2. В правой части окна настроек системы нажмите «Дисплей» (Экран, Яркость, Ночной режим, Описание дисплея).

3. В разделе «Настройки дисплея» нажмите «Расширенное отображение» (Информация об отображении, Частота обновления) в «Связанных настройках».

В окне «Дополнительные настройки дисплея» нажмите «Свойства видеоадаптера для монитора 1».

В окне свойств видеокарты в разделе «Адаптер» вы можете просмотреть информацию о видеопамяти.

Способ просмотра видеопамяти 3.

Кроме того, вы также можете использовать инструмент диагностики DirectX для проверки видеопамяти. Конкретные шаги заключаются в следующем:

Нажмите комбинацию клавиш Win+R, чтобы открыть диалоговое окно «Выполнить», введите «dxdiag» и нажмите Enter.

В окне средства диагностики DirectX перейдите на вкладку «Экран».

Во вкладке «Дисплей» найдите пункт «Видеопамять», чтобы просмотреть информацию о видеопамяти.

Оба вышеперечисленных метода могут помочь вам просмотреть информацию о видеопамяти в Windows 11. Если у вас есть другие вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.

Часто используемые модели и параметры видеокарт

Существует множество моделей и параметров видеокарт. Ниже приведены некоторые часто используемые модели видеокарт и их параметры:

  • GeForce RTX 3090 Ti: объем памяти достигает 24 ГБ GDDR6X, пропускная способность — 1 ТБ/с, количество ядер CUDA — 10752, частота Boost — 1860 МГц.
  • GeForce RTX 3080 Ti: объем памяти — 16 ГБ GDDR6X, пропускная способность — 912,4 ГБ/с, количество ядер CUDA — 8704, частота Boost — 1665 МГц.
  • GeForce RTX 3070 Ti: Объем видеопамяти достигает 8 ГБ GDDR6X, разрядность — 256 бит, частота Boost — 1770 МГц. Количество потоковых процессоров достигает 6144, количество блоков трассировки света и текстурных блоков — 48 и 152 соответственно, а пропускная способность памяти — 504,2 ГБ/с.
  • GeForce RTX 3060 Ti: имеет 8 ГБ видеопамяти GDDR6 с разрядностью 256 бит и частотой Boost до 1665 МГц. Количество потоковых процессоров — 4864, количество блоков трассировки света и текстурных блоков — 38 и 120 соответственно, а пропускная способность памяти достигает 448 ГБ/с.
  • GeForce RTX 3050: имеет 8 ГБ памяти GDDR6, разрядность 128 бит и повышенную частоту до 1777 МГц. Количество потоковых процессоров — 2560, количество блоков трассировки света и текстурных блоков — 20 и 80 соответственно, а пропускная способность памяти достигает 224 ГБ/с.
  • AMD Radeon RX 6900 XT: имеет 16 ГБ видеопамяти GDDR6.,Разрядность 256 бит.,Частота может достигать 2015 МГц. Количество потоковых процессоров — 5120.,Имеется 80 светоотслеживающих блоков.,Имеется 320 текстурных блоков.,Пропускная способность памяти достигает 512 ГБ/с.
  • AMD Radeon RX 6800 XT: имеет 16 ГБ видеопамяти GDDR6.,Разрядность 256 бит.,Частота игры может достигать 2105 МГц. Количество потоковых процессоров — 4608.,Имеется 72 светоотслеживающих блока.,Имеется 288 текстурных блоков.,Пропускная способность памяти достигает 512 ГБ/с.
  • AMD Radeon RX 6700 XT: имеет 12 ГБ видеопамяти GDDR6, разрядность 192 бит, частота Boost может достигать 2495 МГц. Количество потоковых процессоров — 2560, количество блоков трассировки света — 40, количество текстурных блоков — 160, а пропускная способность памяти достигает 384 ГБ/с.

Важность видеопамяти для ИИ

Видеопамять является ключевым компонентом для хранения данных изображения на видеокарте и имеет большое значение для ИИ, что в основном выражается в: Видеопамять определяет объем данных, которые компьютер может хранить и которыми можно манипулировать при обработке изображений. Для приложений ИИ, таких как рисование ИИ, необходимо обрабатывать большой объем данных изображений, включая исходные изображения и созданные картины. Эти данные необходимо загрузить в видеопамять для расчета и обработки. Размер видеопамяти напрямую влияет на разрешение и детализацию создаваемых картин. Если видеопамять мала, данные изображений большого размера могут не обрабатываться одновременно, что приводит к получению изображений с низким разрешением или недостаточной детализацией. Следовательно, чтобы получить лучшие эффекты рисования, рисование с помощью искусственного интеллекта обычно требует большего объема видеопамяти для хранения и обработки данных изображения. Пропускная способность видеопамяти также является одним из важных факторов, определяющих производительность видеокарты. Она определяет скорость передачи данных между видеопамятью и видеокартой. Высокая пропускная способность может ускорить передачу данных и повысить эффективность рисования. При рисовании с помощью ИИ данные в видеопамяти необходимо часто читать и записывать, поэтому видеопамять с высокой пропускной способностью очень важна для рисования в реальном времени и сложных вычислений. Поэтому видеопамять очень важна для приложений искусственного интеллекта, особенно в ситуациях, когда необходимо обрабатывать и манипулировать большим объемом данных изображений. Для достижения более высокой производительности и эффектов приложениям искусственного интеллекта обычно требуется графическая память большей емкости и с высокой пропускной способностью.

boy illustration
RasaGpt — платформа чат-ботов на основе Rasa и LLM.
boy illustration
Nomic Embed: воспроизводимая модель внедрения SOTA с открытым исходным кодом.
boy illustration
Улучшение YOLOv8: EMA основана на эффективном многомасштабном внимании, основанном на межпространственном обучении, и эффект лучше, чем у ECA, CBAM и CA. Малые цели имеют очевидные преимущества | ICASSP2023
boy illustration
Урок 1 серии Libtorch: Тензорная библиотека Silky C++
boy illustration
Руководство по локальному развертыванию Stable Diffusion: подробные шаги и анализ распространенных проблем
boy illustration
Полностью автоматический инструмент для работы с видео в один клик: VideoLingo
boy illustration
Улучшения оптимизации RT-DETR: облегченные улучшения магистрали | Support Paddle облегченный rtdetr-r18, rtdetr-r34, rtdetr-r50, rtdet
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | Деформируемое внимание с большим ядром (D-LKA Attention), большое ядро ​​​​свертки улучшает механизм внимания восприимчивых полей с различными функциями
boy illustration
Создано Datawhale: выпущено «Руководство по тонкой настройке развертывания большой модели GLM-4»!
boy illustration
7B превышает десятки миллиардов, aiXcoder-7B с открытым исходным кодом Пекинского университета — это самая мощная модель большого кода, лучший выбор для корпоративного развертывания.
boy illustration
Используйте модель Huggingface, чтобы заменить интерфейс внедрения OpenAI в китайской среде.
boy illustration
Оригинальные улучшения YOLOv8: несколько новых улучшений | Сохранение исходной информации — алгоритм отделяемой по глубине свертки (MDSConv) |
boy illustration
Второй пилот облачной разработки | Быстро поиграйте со средствами разработки на базе искусственного интеллекта
boy illustration
Бесшовная интеграция, мгновенный интеллект [1]: платформа больших моделей Dify-LLM, интеграция с нулевым кодированием и встраивание в сторонние системы, более 42 тысяч звезд, чтобы стать свидетелями эксклюзивных интеллектуальных решений.
boy illustration
Решенная Ошибка | Загрузка PyTorch медленная: TimeoutError: [Errno 110] При загрузке факела истекло время ожидания — Cat Head Tiger
boy illustration
Brother OCR, библиотека с открытым исходным кодом для Python, которая распознает коды проверки.
boy illustration
Новейшее подробное руководство по загрузке и использованию последней демонстрационной версии набора данных COCO.
boy illustration
Выпущен отчет о крупной модели финансовой отрасли за 2023 год | Полный текст включен в загрузку |
boy illustration
Обычные компьютеры также могут работать с большими моделями, и вы можете получить личного помощника с искусственным интеллектом за три шага | Руководство для начинающих по локальному развертыванию LLaMA-3
boy illustration
Одной статьи достаточно для анализа фактора транскрипции SCENIC на Python (4)
boy illustration
Бросая вызов ограничениям производительности небольших видеокарт, он научит вас запускать большие модели глубокого обучения с ограниченными ресурсами, а также предоставит полное руководство по оценке и эффективному использованию памяти графического процессора!
boy illustration
Команда Fudan NLP опубликовала 80-страничный обзор крупномасштабных модельных агентов, в котором в одной статье представлен обзор текущего состояния и будущего агентов ИИ.
boy illustration
[Эксклюзив] Вы должны знать о новой функции JetBrains 2024.1 «Полнострочное завершение кода», чтобы решить вашу путаницу!
boy illustration
Краткое изложение базовых знаний о регистрации изображений 1.0
boy illustration
Новейшее подробное руководство по установке и использованию библиотеки cv2 (OpenCV, opencv-python) в Python.
boy illustration
Легко создайте локальную базу знаний для крупных моделей на основе Ollama+AnythingLLM.
boy illustration
[Решено] ошибка установки conda. Среда решения: не удалось выполнить первоначальное зависание решения. Повторная попытка с помощью файла (графическое руководство).
boy illustration
Одна статья поможет вам понять RAG (Retrival Enhanced Generation) | Введение в концепцию и теорию + практику работы с кодом (включая исходный код).
boy illustration
Эволюция архитектуры шлюза облачной разработки
boy illustration
Docker и Kubernetes [Разработка контейнерных приложений с помощью Python]