首先确认显卡型号并禁用nouveau驱动，再通过命令行或系统仓库安装NVIDIA官方驱动，最后使用nvidia-smi验证安装状态。具体步骤包括：1.用lspci命令识别显卡型号；2.屏蔽nouveau模块并更新initramfs；3.在TTY模式下停止图形会话并运行.run文件或使用ubuntu-drivers工具安装；4.重启后执行nvidia-smi查看GPU信息以确认驱动正常工作。

答案是准备启动盘并设置电脑从其启动，按向导安装。首先下载UbuntuLTS版ISO镜像，用Rufus或Etcher将8GB以上U盘制作成启动盘；重启电脑进入BIOS/UEFI，设置U盘为第一启动项，禁用SecureBoot；启动后选择“尝试或安装Ubuntu”，按提示选语言、键盘布局，联网可选；分区时新手可选“与Windows共存”实现双系统或“擦除磁盘”单装；创建用户账户，等待安装完成并重启，拔出U盘；首次登录后立即更新系统并安装必要驱动，全程注意备份数据以防丢失。

禁用Windows自动更新驱动可避免兼容性冲突与系统不稳定。通过组策略或注册表阻止驱动自动安装，能有效防止系统强制更新导致的硬件性能下降、软件崩溃等问题，推荐用户手动从官网下载并按需更新驱动，以实现更精准的系统控制。

VSCode远程开发通过在远程机器运行轻量级Server，实现本地编辑器与远程环境的深度集成，支持SSH、WSL、DevContainers等场景，解决环境配置复杂、依赖冲突等问题，提升开发效率与一致性。

HPSpectre黑屏多由驱动、系统更新或电源管理问题引起，可先尝试放电重启、外接显示器判断故障源，优先排查显卡驱动与Windows更新冲突，并关闭快速启动、调整PCIExpress电源设置以优化电源管理；若无法开机，可通过强制进入WinRE修复或使用LinuxLiveUSB恢复数据，结合事件查看器与dump文件分析原因，软硬件排查无效后建议送修。

构建支持硬件直通的虚拟化平台，核心在于确保底层硬件具备IOMMU（IntelVT-d或AMD-Vi）能力，并在宿主机层面正确配置虚拟化环境，从而将物理设备直接分配给虚拟机使用。这不仅仅是提升性能，更是实现特定功能，比如在虚拟机中运行高性能游戏、进行AI计算或部署专用网络设备的关键。解决方案要成功构建一个支持硬件直通的虚拟化平台，这事儿说起来简单，做起来可能得花点功夫，但回报绝对值得。首先，你的硬件是基础，CPU必须支持IntelVT-d或AMD-Vi，主板BIOS里也得开启这些选项，通常还会伴随

高刷新率显示器在非游戏场景下显著提升视觉流畅度与舒适性，无论网页浏览、文档处理还是专业设计，均能带来更平滑的滚动、更低的延迟和更强的跟手感，有效缓解视觉疲劳；对设计师和视频编辑而言，可提高操作精准度与工作效率；尽管存在功耗增加、成本上升、显卡性能要求及线材兼容性等问题，但通过VRR技术可部分缓解，整体体验一旦适应便难以逆转。

本文旨在解决Autogluon用户在使用num_gpus参数时GPU未被利用的问题。通过深入分析Autogluon的参数传递机制，我们发现应使用ag_args_fit字典来精确控制底层模型对GPU的调用，从而确保训练过程能够充分利用硬件加速。文章将提供详细的配置步骤、代码示例及验证方法，帮助用户有效启用Autogluon的GPU支持。

在使用Autogluon进行模型训练时，尽管指定了num_gpus=1，用户仍可能发现GPU未被利用。这通常是由于GPU参数的传递方式不正确。本文将详细阐述Autogluon中GPU配置的正确方法，特别是通过ag_args_fit参数将GPU资源准确分配给内部模型，从而确保训练过程能够充分利用可用的GPU硬件，提升训练效率。

1、关闭Xbox游戏栏和后台录制功能可减少资源占用；2、启用Windows游戏模式以优化系统资源分配；3、切换电源计划至高性能模式确保硬件全速运行；4、更新或回滚显卡驱动提升兼容性与性能；5、禁用Superfetch（SysMain）服务避免磁盘卡顿；6、手动设置游戏使用高性能GPU保证独立显卡运行。

首先调整视觉效果至最佳性能，其次切换电源计划为高性能，再禁用非必要启动项，接着更新或回滚显卡等关键驱动，最后启用.NETFramework3.5并重启系统。

本文探讨Autogluon在配置GPU加速时遇到的常见问题，即直接设置num_gpus=1参数未生效。通过分析日志并提供正确的使用方式，本文将指导用户如何利用ag_args_fit参数正确地为Autogluon模型分配GPU资源，确保训练过程能充分利用硬件加速，从而显著提升模型训练效率。

本文旨在帮助用户解决在使用AutoGluon时，即使指定了GPU资源，但模型训练过程中GPU仍然未被利用的问题。通过分析可能的原因和提供相应的解决方案，确保AutoGluon能够充分利用GPU加速模型训练，从而提升效率。本文将重点介绍如何正确配置AutoGluon以启用GPU，并提供代码示例和注意事项。

本文旨在帮助用户解决在使用AutoGluon时，即使配置了num_gpus=1，GPU仍然没有被利用的问题。我们将探讨可能的原因，并提供一种有效的解决方案，确保AutoGluon能够充分利用GPU资源，加速模型训练过程。

首先清理注册表中冗余的右键菜单项，然后关闭NVIDIA控制面板的桌面菜单增强功能，接着使用火绒工具管理第三方菜单项，再更新系统和驱动程序，最后排查并删除可疑文件或卸载问题更新KB908531。

首先确认硬件与系统兼容，包括UEFIBIOS、支持的CPU和GPU及NVMeSSD；随后更新Windows11至最新版本以获取API支持；接着安装最新显卡驱动并执行清洁安装；最后验证游戏是否支持DirectStorage技术，通过官方信息或实际加载表现判断启用效果。