nvidia framework sdk что это

Что такое Nvidia FrameView SDK?

Обнаружить данное приложение в программах и компонентах могут пользователи не очень старых видеокарт Nvidia. Располагается оно рядом с драйвером на видеокарту и имеет такой же значок.

Что оно из себя представляет и откуда появилось вы узнаете из этой статьи.

Приложение Nvidia FrameView

Не так давно компания Nvidia представила миру свое собственное бесплатное приложение для оценки производительности видеокарт в режиме реального времени с выводом на экран таких важных показателей, как частота кадров, загрузка видеопроцессора, энергопотребление и т.д.

Вывод информации программой nvidia frameview

Подобным функционалом обладает MSI Afterburner, про который у нас была отдельная статья.

Так вот Nvidia FrameView SDK, который можно увидеть в списке установленных программ, представляет собой набор средств, компонентов и библиотек, необходимых для корректной работы программы Nvidia FrameView.

Устанавливается данный инструмент автоматически при обновлении драйвера видеокарты. А сама программа скачивается отдельно вручную с сайта Nvidia.

Библиотека и сама программа nvidia FrameView

Если вы не планируете использовать Nvidia FrameView для анализа производительности своей видеокарты, то Nvidia FrameView SDK можно смело удалять без каких – либо последствий.

Источник

NVIDIA FrameView SDK Service — что это за служба? (nvfvsdksvc_x64.exe)

Привет ребята. Значит смотрите, служба идет от NVIDIA, думаю и так понятно, а вот работает она под процессом nvfvsdksvc_x64.exe, который запускается из этой папки:

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\FrameViewSDK\

Ну и зачем нужна эта служба? Чтобы ответить на этот вопрос, думаю логично будет сперва определиться с тем, что такое вообще NVIDIA FrameView… а полное название этой штуки — NVIDIA GeForce FrameView.

Покопавшись в интернете, вот что я понял — NVIDIA GeForce FrameView это ребята некое ПО, позволяющее измерять частоту смену кадров, уровень энергопотребления и уровень производительности видеокарты. То есть не драйвера как бы, но утилита, которая может вам пригодиться, можете узнать частоту кадров, как понимаю это имеется ввиду FPS. Еще оказывается, что полноценно работает программа только на операционке Windows 10.

NVIDIA GeForce FrameView — рассмотрим немного детальнее

Эта программа работает как для видеокарт NVIDIA, так и для видеокарт AMD. Вот только показатель энергопотребления видеокарт AMD будет не совсем точным — потому что выводится промежуточное значение мощности видеочипа и платы.. в общем не совсем понятно. Но понятно другое — показатель энергопотребления видеокарт AMD может быть не таким точным, как у видеокарт NVIDIA.

Скачать эту программу можно вот по этой ссылке:

Это официальный веб-сайт, все дела, все безопасно))

У вас скачается архив. Внутри него будут две папки FrameView_x64 и FrameView_x86. Вам нужно выбрать папку, которая соответствует вашей разрядности системы.. если у вас оперативки например больше 4 гига стоит — то у вас точно 64-битная виндовс и нужно выбирать папку FrameView_x64, а в остальном случае конечно уже выбирайте папку FrameView_x86. Разрядность ПК узнать легко, если что — посмотрите в интернете, ну реально легко очень, через туже панель управления и значок в ней система, собственно уже способ и написал)) Ну а вот собственно содержимое папки с программой для 64-битной системы (для 32 бит почти все также) — вот этот файл FrameView_x64.exe, как понимаю он и запускает саму программу:

Да, все верно. Чтобы запустить программу — нужно нажать по файлу правой кнопкой мышки и выбрать пункт запуск от администратора, после чего увидите окно программы:

Здесь видим две основные настройки:

Стоит учесть, что сама программа тоже требует немного ресурсов для работы. Но как говорят разработчики — это сведено к минимуму. А также непонятно, учитывается ли это при отображении данных или нет. Но судя по тому что пишут в интернете — эта программа отображает данные более точно.

Теперь рассмотрим некоторые значение, которые показывает программа:

Теперь рассмотрим значения энергопотребления:

Ну а вот собственно как и отображает данные программы в игре:

Вот кстати порт USB-C на видеокарте, наверно такие порты могут присутствовать на реально современных моделях:

Кстати результаты отображения этой производительности могут быть сохранены в файле CSV, и видимой в той папке, которую можно указать после запуска программы, как понимаю это папка, которая указывается в Benchmark folder location. А файл CSV можно открыть в Экселе или PresentMon, зачем? Ну например таких файлов может быть несколько, от разных видеокарт и открыв файлы можно сравнить производительность разных видеокарт, и кстати тут может быть особенно полезным показатель PPW.

В общем программа неплохая, если ее использовать для видеокарт NVIDIA, а вот с AMD — данные могут быть уже не совсем точные, особенно это касается данных энергопотребления.

По поводу NVIDIA FrameView SDK Service

Теперь про эту службу. Значит тут важно понимать следующее:

Ну вот ребята на этом и все. Надеюсь данная информация оказалась полезной. Удачи и добра, до новых встреч друзья!

Источник

NVIDIA SDK Manager

Everything You Need to Set Up Your Development Environment

NVIDIA SDK Manager provides an end-to-end development environment setup solution for NVIDIA’s DRIVE, Jetson, Clara Holoscan, Rivermax, DOCA and Ethernet Switch SDKs for both host and target devices.

Download NVIDIA SDK Manager 1.7.1

What’s New in SDK Manager:

✔ Faster than ever
Fast download and streamlined development environment setup.

✔ Packages and dependencies manager
Orchestrates SDKs, tools and driver combinations, secures incompatibilities of software versions.

✔ Supports both host machine and target devices
Installs SDKs on host machine, flashes NVIDIA HW development platforms, supports different OSes.

✔ Designed for developers
GUI and command line applications.

✔ Easy to get
A single location for multiple software development SDKs and tools.

✔ Know when there is an update
Update notifications to get the latest and greatest from NVIDIA.

SDK Manager deploys NVIDIA DRIVE, Jetson, Clara Holoscan, Rivermax, DOCA and Ethernet Switch SDKs.

Learn more about NVIDIA DRIVE
Learn more about NVIDIA Jetson
Learn more about NVIDIA Clara Holoscan SDK
Learn more about Nvidia Rivermax SDK
Learn more about NVIDIA DOCA SDK
Learn more about NVIDIA Ethernet Switch SDK

Get Started:

Docker Support:

*SDK Manager is using open source software available for download here.

Источник

NVIDIA HPC SDK

To view this video please enable JavaScript, and consider upgrading to a web browser that supports HTML5 video.

NVIDIA HPC SDK

A Comprehensive Suite of Compilers, Libraries and Tools for HPC

The NVIDIA HPC Software Development Kit (SDK) includes the proven compilers, libraries and software tools essential to maximizing developer productivity and the performance and portability of HPC applications.

The NVIDIA HPC SDK C, C++, and Fortran compilers support GPU acceleration of HPC modeling and simulation applications with standard C++ and Fortran, OpenACC® directives, and CUDA®. GPU-accelerated math libraries maximize performance on common HPC algorithms, and optimized communications libraries enable standards-based multi-GPU and scalable systems programming. Performance profiling and debugging tools simplify porting and optimization of HPC applications, and containerization tools enable easy deployment on-premises or in the cloud. With support for NVIDIA GPUs and Arm, OpenPOWER, or x86-64 CPUs running Linux, the HPC SDK provides the tools you need to build NVIDIA GPU-accelerated HPC applications.

Why Use the NVIDIA HPC SDK?

Performance

Widely used HPC applications, including VASP, Gaussian, ANSYS Fluent, GROMACS, and NAMD, use CUDA, OpenACC, and GPU-accelerated math libraries to deliver breakthrough performance to their users. You can use these same software tools to GPU-accelerate your applications and achieve dramatic speedups and power efficiency using NVIDIA GPUs.

Portability

Build and optimize applications for over 99 percent of today’s Top500 systems, including those based on NVIDIA GPUs or x86-64, Arm or OpenPOWER CPUs. You can use drop-in libraries, C++17 parallel algorithms and OpenACC directives to GPU accelerate your code and ensure your applications are fully portable to other compilers and systems.

Productivity

Maximize science and engineering throughput and minimize coding time with a single integrated suite that allows you to quickly port, parallelize and optimize for GPU acceleration, including industry-standard communication libraries for multi-GPU and scalable computing, and profiling and debugging tools for analysis.

Support for Your Favorite Programming Languages

C++17 Parallel Algorithms

C++17 parallel algorithms enable portable parallel programming using the Standard Template Library (STL). The NVIDIA HPC SDK C++ compiler supports full C++17 on CPUs and offloading of parallel algorithms to NVIDIA GPUs, enabling GPU programming with no directives, pragmas, or annotations. Programs that use C++17 parallel algorithms are readily portable to most C++ implementations for Linux, Windows, and macOS.

Fortran 2003 Compiler

The NVIDIA Fortran compiler supports Fortran 2003 and many features of Fortran 2008. With support for OpenACC and CUDA Fortran on NVIDIA GPUs, and SIMD vectorization, OpenACC and OpenMP for multicore x86-64, Arm, and OpenPOWER CPUs, it has the features you need to port and optimize your Fortran applications on today’s heterogeneous GPU-accelerated HPC systems.

OpenACC Directives

NVIDIA Fortran, C, and, C++ compilers support OpenACC directive-based parallel programming for NVIDIA GPUs and multicore CPUs. Over 200 HPC application ports have been initiated or enabled using OpenACC, including production applications like VASP, Gaussian, ANSYS Fluent, WRF, and MPAS. OpenACC is the proven performance-portable directives solution for GPUs and multicore CPUs.

Key Features

GPU Math Libraries

The NVIDIA HPC SDK includes a suite of GPU-accelerated math libraries for compute-intensive applications. The cuBLAS and cuSOLVER libraries provide GPU-optimized and multi-GPU implementations of all BLAS routines and core routines from LAPACK, automatically using NVIDIA GPU Tensor Cores where possible. cuFFT includes GPU-accelerated 1D, 2D, and 3D FFT routines for real and complex data, and cuSPARSE provides basic linear algebra subroutines for sparse matrices. These libraries are callable from CUDA and OpenACC programs written in C, C++ and Fortran.

Optimized for Tensor Cores

NVIDIA GPU Tensor Cores enable scientists and engineers to dramatically accelerate suitable algorithms using mixed precision or double precision. The NVIDIA HPC SDK math libraries are optimized for Tensor Cores and multi-GPU nodes to deliver the full performance potential of your system with minimal coding effort. Using the NVIDIA Fortran compiler, you can leverage Tensor Cores through automatic mapping of transformational array intrinsics to the cuTENSOR library.

Optimized for Your CPU

Heterogeneous HPC servers use GPUs for accelerated computing and multicore CPUs based on the x86-64, OpenPOWER or Arm instruction set architectures. NVIDIA HPC compilers and tools are supported on all of these CPUs, and all compiler optimizations are fully enabled on any CPU that supports them. With uniform features, command-line options, language implementations, programming models, and tool and library user interfaces across all supported systems, the NVIDIA HPC SDK simplifies the developer experience in diverse HPC environments.

Multi-GPU Programming

The NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) implements highly optimized multi-GPU and multi-node collective communication primitives using MPI-compatible all-gather, all-reduce, broadcast, reduce, and reduce-scatter routines to take advantage of all available GPUs within and across your HPC server nodes. NVSHMEM implements the OpenSHMEM standard for GPU memory and provides multi-GPU and multi-node communication primitives that can be initiated from a host CPU or GPU and called from within a CUDA kernel.

Scalable Systems Programming

MPI is the standard for programming distributed-memory scalable systems. The NVIDIA HPC SDK includes a CUDA-aware MPI library based on Open MPI with support for GPUDirect™ so you can send and receive GPU buffers directly using remote direct memory access (RDMA), including buffers allocated in CUDA Unified Memory. CUDA-aware Open MPI is fully compatible with CUDA C/C++, CUDA Fortran and the NVIDIA OpenACC compilers.

Nsight Performance Profiling

Nsight™ Systems provides system-wide visualization of application performance on HPC servers and enables you to optimize away bottlenecks and scale parallel applications across multicore CPUs and GPUs. Nsight Compute allows you to deep dive into GPU kernels in an interactive profiler for GPU-accelerated applications via a graphical or command-line user interface, and allows you to pinpoint performance bottlenecks using the NVTX API to directly instrument regions of your source code.

Deploy Anywhere

Containers simplify software deployment by bundling applications and their dependencies into portable virtual environments. The NVIDIA HPC SDK includes instructions for developing, profiling, and deploying software using the HPC Container Maker to simplify the creation of container images. The NVIDIA Container Runtime enables seamless GPU support in virtually all container frameworks, including Docker and Singularity.

What Users are Saying

“On Perlmutter, we need Fortran, C and C++ compilers that support all the programming models our users need and expect on NVIDIA GPUs and AMD EPYC CPUs — MPI, OpenMP, OpenACC, CUDA and optimized math libraries. The NVIDIA HPC SDK checks all of those boxes.”

– Nicholas Wright, NERSC Chief Architect

HPC Compilers Support Services

HPC Compiler Support Services provide access to NVIDIA technical experts, including:

Источник

NVIDIA обновила SDK для машинного обучения и запустила облачный сервис GPU Cloud для ускорения глубинного обучения

Авторизуйтесь

NVIDIA обновила SDK для машинного обучения и запустила облачный сервис GPU Cloud для ускорения глубинного обучения

На конференции GTC 2017 NVIDIA объявила о запуске новых инструментов для разработчиков, чтобы помочь им справиться с растущей сложностью глубинного обучения. Это, в частности, крупное обновление для NVIDIA SDK, который включает в себя библиотеки и инструменты для создания приложений с поддержкой ИИ.

Что входит в NVIDIA SDK?

Опираясь на запросы разработчиков, NVIDIA раработала инструменты, библиотеки и улучшения модели CUDA, чтобы упростить создание приложений с искусственным интеллектом и высокопроизводительными вычислениями.

Уровень интереса к вычислениям на GPU растет, чему способствуют достижения в области ИИ.

Последние обновления Deep Learning SDK предоставляют новые возможности и оптимизацию производительности для приложений, использующих графические ускорители:

Чтобы узнать об изменениях больше, советуем посмотреть выступление генерального директора NVIDIA Хуана Женьсюня:

А что за GPU Cloud?

Компания также анонсировала запуск NVIDIA GPU Cloud (NGC), облачную платформу с графическим ускорением, оптимизированную для глубинного обучения. Платформа предназначена для разработчиков приложений с глубинным обучением, которые не хотят вручную настраивать новейшее программное и аппаратное обеспечение.

Это решение поставляется с NGC Deep Learning Stack — средой разработки, которая будет работать на ПК, суперкомпьютерах DGX и в облаке. Стек программ полностью управляется NVIDIA, поэтому разработчики могут использовать один видеоускоритель на своём ПК и дополнительные облачные ресурсы.

NGC предлагает следующие преимущества:

Источник