宏碁筆記本電腦擎7PRO搭載的 NVIDIA RTX 5080 顯卡是一款高性能移動 GPU，基于 NVIDIA 最新的 Blackwell 架構設計，通過修正架構（Blackwell）、顯存類型與帶寬（GDDR7、960GB/s）、Tensor Core 與 RT Core 全面代際升級。專為滿足深度學習、科學計算和圖形密集型任務需求而優化。
第一部分：宏碁筆記本電腦5080顯卡介紹
RTX 5080 顯卡作為 NVIDIA 移動工作站系列的高端產品，具有以下顯著特點：
第一，CUDA 核心數量：超過 5000 個，提供強大的并行計算能力。
第二，顯存配置：配備 16GB GDDR7 顯存，帶寬高達 960GB/s。
第三，計算能力：支持 FP32、FP64 和 INT8 計算，特別適合深度學習訓練與推理。
第四，Tensor Core：第五代 Tensor Core，加速混合精度訓練。
第五，RT Core：第四代 RT Core，支持實時光線追蹤，對 3D 渲染和科學可視化有顯著提升。
第六，DLSS：支持 DLSS 4，進一步提升圖形渲染效率。
性能表現
在深度學習任務中，RTX 5080 顯卡相比前代產品有顯著提升：
1，訓練 ResNet - 50 模型速度提升約 40%；
2，推理性能提高 50% 以上；
3，支持更大的 batch size，提高訓練效率。
軟件兼容性
RTX 5080 顯卡完全兼容主流深度學習框架：PyTorch（需適配 CUDA 版本）、TensorFlow、MXNet 等該顯卡還支持 NVIDIA 專為深度學習優化的軟件棧，包括 cuDNN、TensorRT 等，可以充分發揮硬件性能。
第二部分：RTX 5080顯卡安裝PyTorch的步驟
Windows 11 64位已經安裝了python 3.13，使用NVIDIA App安裝驅動572.83版本。
1，安裝CUDA Toolkit 12.8 Update 1
訪問NVIDIA官方下載頁面：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local
選擇"Windows"、"x86_64"、"11"和"exe(local)"選項下載安裝包
運行安裝程序，選擇"自定義安裝"，取消勾選"Driver components"（避免覆蓋現有驅動）
安裝完成后，添加環境變量：
?
2，安裝cuDNN 9.8.0
1，下載地址：
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=Agnostic&cuda_version=11
2，解壓下載的ZIP文件，將以下文件夾內容復制到CUDA安裝目錄：
bin → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin
include → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\include
lib → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\lib\x64
3，環境變量PATH添加：
4，驗證安裝：
#檢查cuDNN是否安裝成功
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\extras\demo_suite\
bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe
兩個命令都應返回"Result = PASS"
3，安裝PyTorch預覽版
按照官方給出的命令，由于國內網絡環境問題安裝過程過于漫長，建議使用迅雷下載whl文件以后再安裝。
（1）分別下載torch、torchvision和torchaudiowhl文件（注意選擇Python 3.13和cu128版本對應關系）：
https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128/torch
https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128/torchvision
https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128/torchaudio
（2）創建虛擬環境和安裝：
cd E:\workspace\mytorch
python -m venv .ven
.ven\Scripts\activate
python.exe -m pip install --upgrade pip
pip3 install wheel
pip3 install torch-2.8.0.dev20250404+cu128-cp313-cp313-win_amd64.whl
pip3 install --no-deps torchvision-0.22.0.dev20250404+cu128-cp313-cp313-win_amd64.whl
pip3 install --no-deps torchaudio-2.6.0.dev20250404+cu128-cp313-cp313-win_amd64.whl（3）驗證安裝：
創建check_cuda.py文件，內容如下：
import torch
import torchaudio
import torchvisionprint(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"Torchaudio version: {torchaudio.__version__}")
print(f"Torchvision version: {torchvision.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")if torch.cuda.is_available():print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")print(f"Device count: {torch.cuda.device_count()}")print(f"Current device: {torch.cuda.current_device()}")print(f"Device name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")# Test torchaudio functionalityprint("\nTorchaudio tests:")try:# 生成測試音頻test_audio = torch.rand(1, 16000) # 1通道，16000采樣點print(f"Generated test audio: {test_audio.shape}")# 測試頻譜圖spectrogram = torchaudio.transforms.Spectrogram()(test_audio)print(f"Spectrogram test passed: {spectrogram.shape}")except Exception as e:print(f"Torchaudio test failed: {str(e)}")# Test torchvision functionalityprint("\nTorchvision tests:")try:# 生成測試圖像test_img = torch.rand(3, 256, 256) # 3通道，256x256print(f"Generated test image: {test_img.shape}")# 測試調整大小resized = torchvision.transforms.Resize((128, 128))(test_img)print(f"Resize test passed: {resized.shape}")except Exception as e:print(f"Torchvision test failed: {str(e)}")
else:print("CUDA is not available")
（4）實驗結果：
 --- 中的多協議與漏洞利用技術(雜項知識點 重點) 持續更新)
)
