显卡驱动回滚前应核对依赖、配置备份与任务兼容风险
回滚显卡驱动前，先确认计算软件依赖的驱动接口与运行库，再备份配置、准备可恢复的安装包，并用代表性任务验证结果。驱动版本不匹配时，问题未必只表现为程序无法启动，也可能影响性能、精度或任务稳定性。
阅读全文 →DEXUN GPU NEWS
资讯中心
汇集 GPU 选型、模型训练、推理部署与高性能计算资讯。
哪些计算用户适合回滚显卡驱动？5项判断先看任务依赖
显卡驱动更新后出现崩溃、算力异常或项目无法交付时，不必立刻回退。先核对任务依赖、故障时间、复现条件、官方兼容信息和回退风险，再按步骤测试旧版驱动。
阅读全文 →
升级后算力不稳，回滚驱动与保留新版本该如何权衡？
升级后出现掉速、报错或计算中断，不必立刻认定驱动有问题。先复现并记录故障，再结合任务依赖、回归测试结果和回滚风险，决定保留新版本或恢复旧版。
阅读全文 →
多卡设备链路不清时，从总线编号与链路状态入手解决
从设备枚举、总线层级和链路状态三方面识别多卡主机的实际连接，区分插槽布线、桥接关系与协商异常，并给出 Windows、Linux 下的检查步骤。
阅读全文 →
避开多卡PCIe拓扑识别的4个误区，别只看插槽数量
多卡主机的插槽外观、链路状态和设备间通信路径不能混为一谈。本文拆解四个常见误区，并介绍用主板手册、Windows设备管理器与硬件信息工具交叉核对的方法。
阅读全文 →
影视渲染和在线模型服务并行时，该怎样搭配两类加速卡？
影视渲染偏重光线追踪、显存容量和长时间满载；在线模型服务则更关注并发吞吐、推理延迟与服务稳定性。可按负载拆分设备，先核对软件兼容性，再通过错峰和实测确定资源比例。
阅读全文 →
按工作负载匹配显卡类型，可避免渲染与推理资源错配
图形渲染重视光线追踪、显存容量和持续计算能力；AI 推理更关注矩阵运算效率、显存带宽与响应时延。应依据软件支持、实际负载和测得的资源峰值选择硬件，而非只看显卡名称或理论算力。
阅读全文 →
