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Mini PC 调用 GPU 的完整流程 Mini PC 使用 GPU 主要分为**核显（主流场景）** 和**独显/外接 GPU（高性能场景）** 两种情况，以下是分场景的操作指南： 一、基础准备：先确认 GPU 状态 1. 识别 GPU 类型 Windows 系统下，可打开「设备管理器」→「显示适配器」，查看显卡类型（如 Intel UHD/ARC、AMD Radeon 核显，或 NVIDIA RTX 系列独显）；Linux 系统可在终端输入 `lspci | grep VGA` 查看显卡基础信息，若为 NVIDIA 独显，还可输入 `nvidia-smi` 查看详细状态。 2. 安装最新驱动 不同显卡对应的驱动安装方式不同： - Intel 核显：使用「Intel Driver & Support Assistant」工具自动检测并安装适配驱动； - AMD 显卡：通过「Radeon Software」或 AMD 官网下载对应型号驱动； - NVIDIA 独显：借助「GeForce Experience」或 NVIDIA 官网安装驱动，若需 AI 开发还需配套安装 CUDA 工具包。 二、系统层面：启用 GPU 加速 ##### Windows 系统 打开「设置 → 系统 → 显示 → 图形设置」，将需要 GPU 加速的程序（如 Python、PyTorch、视频剪辑软件等）添加到列表，并将其设置为「高性能」模式，强制调用 GPU 运行；若有多个显示设备，可在「显示设置」中选择目标 GPU 作为主显示适配器。 Linux 系统 - Intel 核显：安装 Intel oneAPI 工具包，启用 OpenVINO 框架实现 GPU 加速； - NVIDIA 独显：完成 CUDA + cuDNN 安装后，配置好环境变量，即可在 AI 框架中调用 GPU； - AMD 显卡：安装 ROCm 平台，适配 PyTorch/TensorFlow 等框架的 GPU 加速需求。 三、场景化 GPU 调用 1. AI 开发（适配 AI 导航眼镜项目） - 核显方案（主流选择）： 适用于视觉识别、音频处理等轻量 AI 任务，可通过 Intel OpenVINO 或 ONNX Runtime 优化模型，指定核显完成加速，示例代码： ```python import openvino.runtime as ov core = ov.Core() model = core.read_model("your_model.xml") compiled_model = core.compile_model(model, "GPU.0") # 指定核显加速 ``` - 独显方案： 若使用 NVIDIA 独显，安装 CUDA 后可在 PyTorch/TensorFlow 中直接指定 GPU 设备，示例代码： ```python import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) # 模型移至 GPU ``` 2. 视频处理/渲染 在 Premiere、DaVinci Resolve 等视频软件的「偏好设置」中，找到「GPU 加速编码/解码」选项并开启，可显著提升视频导出、预览的速度。 3. 外接 GPU（eGPU） 若 Mini PC 配备雷电 3/4 接口，可外接显卡坞扩展 GPU 性能： - Windows 系统：连接显卡坞后安装对应驱动，在「图形设置」中优先选择 eGPU 作为高性能设备； - Linux 系统：需通过内核参数调整，或借助 `egpu-switcher` 等工具切换到 eGPU 运行。 四、针对 AI 导航眼镜项目的建议 你的项目以视觉识别、音频处理为主，无需高端独显，选择搭载 Intel ARC 或 AMD Radeon 高性能核显的 Mini PC 即可满足需求： 1. 用 OpenVINO 优化模型，充分利用核显的算力完成推理加速； 2. 测试阶段可通过 `nvidia-smi`（独显）或 `intel_gpu_top`（核显）命令，实时监控 GPU 使用率，确认程序是否正确调用 GPU 加速。 如果你需要，我可以帮你整理一份「AI 导航眼镜项目 GPU 加速配置清单」，包含驱动安装、模型优化的具体命令和代码片段，让你直接套用。 总结 1. Mini PC 调用 GPU 需先确认显卡类型并安装适配驱动，是后续加速的基础； 2. 系统层面需针对性开启 GPU 加速设置，不同系统（Windows/Linux）操作方式不同； 3. AI 导航眼镜项目优先用核显 + OpenVINO 方案，兼顾性能与成本。