0. 写这篇文章的背景
最近还是在使用GPU、连接远程服务器上出现了一点问题，发现在这方面的知识还是学得很模糊。（最让人感到困惑的是之前GPU的使用都没有问题）
总结一下最近的问题：
1.每一次连接远程服务器（选择的Ubuntu22.04），使用服务器的文件夹还好（关键是现在用服务器也不是很熟练），但是一打开本地文件夹远程就会断开（左下角显示的ssh标识就消失了）
2. 代码在尝试加载模型时出现了 “AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”，这表明安装的 PyTorch 没有启用 CUDA 支持。然后又安装了英伟达（记忆中之前安装过，之前跑GPU也没有问题的，可能是无意中删除了）
1. 英伟达
英伟达（NVIDIA）是一家人工智能计算公司。以下是关于它的详细介绍：
发展历程：
- 创立于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市，美籍华人黄仁勋是其创始人。
- 1999 年发明了图形处理器（GPU）并上市。此后不断发展，推出了一系列具有影响力的产品和技术，在多个领域取得了重要突破。
业务范围：
- 游戏业务：英伟达的 GeForce 系列显卡是游戏玩家的热门选择，为游戏提供强大的图形处理能力，带来逼真的画面效果和流畅的游戏体验。例如 GeForce RTX 40 系列显卡，支持光线追踪、DLSS 等先进技术，能够显著提升游戏的视觉质量和性能。
- 数据中心业务：随着人工智能、大数据等技术的发展，数据中心的计算需求不断增长。英伟达的 GPU 和相关技术为数据中心提供了强大的计算支持，可用于深度学习、机器学习、数据分析等任务。
- 汽车业务：在自动驾驶领域，英伟达的技术可以加速计算和图像处理，帮助自动驾驶汽车更准确地感知和应对道路情况。其推出的 NVIDIA DRIVE 平台为汽车制造商和自动驾驶技术公司提供了全面的解决方案。
- 设计平台业务：对于工业设计、建筑设计、影视特效渲染等专业领域，英伟达显卡以强大的计算能力和大容量视频内存，满足了设计师对高性能显卡的需求。
技术创新：
- GPU 技术：英伟达的 GPU 是其核心技术之一，具有强大的并行计算能力，在图形处理、科学计算、人工智能等领域发挥着重要作用。GPU 的不断升级和改进，提高了计算性能和能效，为各种应用提供了更好的支持。
- CUDA 技术：CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达推出的并行计算平台和编程模型，使开发者能够利用 GPU 的并行计算能力进行通用计算，大大提高了计算效率，广泛应用于科学研究、工程计算、数据分析等领域。
- 人工智能技术：英伟达在人工智能领域投入了大量的研发资源，其 GPU 和相关软件工具被广泛应用于人工智能的训练和推理过程，为语音识别、图像识别、自然语言处理等人工智能应用提供了强大的计算支持。
行业地位和影响力：英伟达在半导体和人工智能计算领域具有重要的地位和影响力。其产品和技术被广泛应用于各个行业，推动了图形处理、人工智能、科学计算等领域的发展。英伟达的创新能力和技术实力也使其成为了行业的领导者之一，不断引领着技术的发展趋势。
Q：英伟达，CUDA