gpu驱动程序不满足运行

当你的电脑无法正常运行显卡应用程序时，有可能是因为gpu驱动程序没有更新或者是没有正确安装。在这种情况下，可以通过从GPU厂商的网站上下载最新的驱动程序来解决这个问题。

这个问题涉及到多个方面，下面我来逐一解释一下:

1设置:这会根据您的硬件和软件需求而有所不同。确保您的设置能够满足您的需求，如分辨率、色彩空间等。

2GPU: GPU是图形处理器的缩写，主要用于处理图形和图像的计算，是渲染程序的重要组成部分。如果您需要进行复杂的图形处理和渲染，那么选择一个高性能的GPU会更好。3渲染程序:根据您的需求，选择一个适合您的渲染程序。如果您需要进行高质量的渲染，那么选择一个专业的渲染程序，如Blender等。如果只需要进行简单的渲染，那么选择一个轻量级的渲染程序可能更加合适

4OpenGL (默认) : OpenGL是一种跨平台的图形库，可以在多种硬件和 *** 作系统上运行。它是许多渲染程序和游戏引擎的基础。如果您使用的渲染程序支持OpenGL，那么选择OpenGL可能是一个不错的选择

5OpenGL (+Skia+) : Skia是一个用于2D图形渲染的库。与OpenGL相比，它更适合进行简单的2D图形渲染。如果您需要进行复杂的3D渲染，那么选择OpenGL可能更加适合。如果只需要进行简单的2D渲染，那么选择Skia可能更好综上所述，选择哪个选项更好取决于您的具体需求。如果您需要进行复杂的3D图形渲染，那么选择高性能的GPU和专业的渲染程序，同时选择OpenGL可能是个不错的选择。如果您只需要进行简单的2D渲染，那么选择轻量级的渲染程序和Skia可能更好。

DXVA是视频硬件加速的统称，不仅仅是视频数据解码(包括H261，MPEG1，MPEG2,H263,MPEG4), 还有Alpha blending, Picture resampling等。但对于播放时CPU利用率影响最大的，则是视频解码，尤其是HDTV的解码。对于低端系统来说，让GPU来负责硬件解码是不二之选。但使用硬件解码，在整个功能上也受到很多限制，尤其是解压以后的视频数据的后期处理（如deinterlace,锐化，去马赛克) 因此对于追求画质的烧友，宁可放弃硬件解码，当然代价是需要升级整个系统。稍后再谈。

硬件解码生效的时候，系统是怎么运转的呢？现在我们有两个处理器，CPU和GPU。他们通过PCI/AGP/PCIE总线交换数据。

1。CPU从文件系统里读出原始数据(DirectSHow的源滤镜)，分离出压缩的视频数据（分离器）。放在系统内存中。 GPU 发呆

2。CPU把压缩视频数据交给GPU, 这时总线上开始忙了，压缩数据从系统内存拷贝到显卡上的显存里。

3 CPU要求 GPU开始硬件解码，现在 CPU进入发呆期，GPU开始忙。当然CPU会定期查询一下GPU忙的怎么样了。

4。GPU开始用自己的电路解码视频数据（已经在显存里了），解压后的数据还是放在显存里面。CPU继续发呆。

5 视频数据刚解码完成以后还不能立刻拿去显示，因为还需要后期处理，如deinterlace, 3:2pulldown，等等。GPU再用自己的后期处理电路来进行处理。CPU还是发呆

6。后期处理以后的未压缩数据拿去显示到屏幕上， GPU再开始忙视频的缩放，亮度,gamma等事情。CPU还是闲

7 GPU终于忙完了，下面的视频数据在哪里？通知CPU，GPU先歇会。 CPU又开始忙了，回到第1步。

上面可以看到，硬件解码生效的时候，CPU真的可以很闲，但是为了让它生效，有些条件必须满足。最关键的原因是，与CPu－>系统内存和GPU－>显卡显存比起来，PCI、AGP、PCIE总线是龟速。PCI是133MB/S, AGP8X是21GB/S, PCIE16X是4GB/S, 而CPU-系统内存，GPU－显存则快若干倍。有兴趣的可以把不同时代的内存总线和AGP/PCIE总线速度进行一下对比。因为CPU和GPU互连的总线很慢，因此，视频数据（无论是解压前还是解压后）一旦交给GPU，GPU就要负责把它处理完，直到最终显示。

如果在前面1－5步里有哪一步GPU不能做或你不让它做，视频硬件解码就不生效，CPU要负责。

当然，你可能会问，也许CPU很慢，说不定在龟速总线上传输数据，GPU分担一部分工作，还是比全部CPU做要快呢？ 也许如此，但在Directshow架构里，代表视频数据处理各环节的滤镜（分离器，解码器，后期处理，渲染器）需要协商出一个大家都接受的视频数据存储方式，如果某个滤镜说我只能在系统内存里玩，大家都得要在内存里玩，GPU和显存只好放弃。

正常。GPU中文翻译为“图形处理器”，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。gpu可以搭载多数量的程序使用，一般可以运行20多个程序。在gpu上运行12个程序还没有达到gpu的负荷运行，属于一般的正常情况。

第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速功能

第二步：CPU和GPU之间的数据交换，大致有如下几个函数和功能：

（1）、将数据从CPU中搬入GPU，函数：gpuArray，用法 M = gpuArray(M)；

（2）、在GPU中计算完成后，将数据搬出到CPU存储，函数：gather，用法M=gather(M)。

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