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另外網站Display Driver Uninstaller(DDU) v13.6.0.0-幫您從系統中徹底 ...也說明：【檔案名稱】：Display Driver Uninstaller(DDU) v13.6.0.0-幫您從系統中徹底移除AMD/NVIDIA 顯示卡驅動程式和套件【檔案大小】：5.07 MB(解壓後.
逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成所指導 郭政玹的 以Autoware實現自駕系統與實車驗證 （2021），提出nvidia驅動移除關鍵因素是什麼，來自於自駕系統、Autoware、機器人操作系統、高精地圖、車輛定位、路徑規畫、車輛控制。
而第二篇論文長庚大學 資訊工程學系 林俊淵所指導 毛俊傑的 運用GPU計算於果蠅腦影像大數據分析平台 （2016），提出因為有 果蠅腦影像、比對、神經元影像、驅動影像、圖型處理器的重點而找出了 nvidia驅動移除的解答。
最後網站nvidia驅動程式移除請問我如何安裝/移除NVIDIA驅動程式 - Zxmy則補充：並且仍可以按右鍵檢視內容，如何移除桌面右鍵選單裡的「nvidia 控制面板」 如果你電腦中安裝的是NVIDIA的顯示卡，檔案，資料夾和驅動程式儲存資料等等。
SOEZ2u多媒體學園--動手裝電腦DIY寶典{附DVD一片}
為了解決nvidia驅動移除 的問題，作者新造數位 這樣論述：
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nvidia驅動移除進入發燒排行的影片
我看過很多玩家也問過許多玩家會不會更新自己的顯示卡驅動！
其實很多人不會或是錯誤使用方式～來拍攝分享我用的方式～
Nvidia官方網站：http://www.nvidia.com.tw
官方網頁教學：https://forums.geforce.com.tw/viewtopic.php?f=5&t=87
上面教學有包括DDU這個軟體下載唷！
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以Autoware實現自駕系統與實車驗證
為了解決nvidia驅動移除 的問題，作者郭政玹 這樣論述：
隨著世界即將進入電動車時代，自駕車在蓬勃發展中，而在自駕系統中，資料來源的接收、處理及發送，各種模塊的整合更是自駕車能否成功運作的關鍵因素。除了各模塊單獨運作之外，在資訊的整合應用上也是一門學問；倘若依照傳統獨立設計各子系統的方式來建構自駕車系統，其在多感測資料的整合上將會相當複雜且困難。尤其在通道的設定上會有占用的問題，且若要額外新增或移除某些功能時，更需要重新設計整個系統的程式流程。此外，當系統某些部分遺失資訊或發生失效時，系統極有可能直接停擺，甚至使自駕車發生危險，而不是失去某一個功能這麼簡單而已。有鑑於此，本論文主要發展一套以Autoware來實現自駕系統與實車驗證，其目的在於清楚闡
述如何將各種不同的車用感知器，如光學雷達、車載影像鏡頭、差分率全球定位系統(DGPS)等設備進行整合，並實現於車載嵌入式系統。首先，本論文利用機器人操作系統(ROS)使感測元件彼此共享資料，解決通道衝突的問題，同時搭配Autoware的介面來建立自駕車整合系統的應用框架，其內容包含基於SLAM技術之高精地圖建置、車輛定位、路徑規畫、車輛控制等。此外，本論文亦整合一套車道線與道路環境物件辨識演算法於車規嵌入式系統中，其中利用LaneNet網路來實現車道線辨識，及Yolo v5網路架構來作為環境物件的辨識，最後透過Nvidia AGX嵌入式系統並搭配ROS系統實現系統整合與應用。最終本系統已實際搭
載於一輛市售實車上進行功能驗證，實現一套自主化的自駕系統。
運用GPU計算於果蠅腦影像大數據分析平台
為了解決nvidia驅動移除 的問題，作者毛俊傑 這樣論述：
隨著越來越多的果蠅腦驅動影像以及神經元影像的產生，對於了解驅動影像間的相似度、神經元影像間的相似度以及驅動影像與神經元影像的組成關係就顯得格外的重要。對於驅動影像間的相似度、神經元影像間的相似度以及驅動影像與神經元的相似度，我們歸納出此三種相似度的重要意義:1.利用神經元影像間的相似度，可以知道兩條神經中，互相傳遞訊息的區塊。2.利用驅動影像與神經元的相似度，我們可以知道這個驅動的基因表現與哪些神經元細胞是有關聯的，此外我們也可以利用基因來控制神經元細胞的表現。3. 雖然驅動影像間的相似度的重要性不比驅動影像與神經元的相似度、神經元影像間的相似度來的重要，但其功用是當生物學家在做實驗時，可以
挑出基因表現最好的驅動來做實驗。我們擁有28000多筆的果蠅腦神經元影像跟10000多筆的果蠅腦驅動影像，而驅動影像、神經元影像及驅動-神經元影像之間的相似度則是透過比對壓縮影像(CRS)來求得。CRS是一種傳統的矩陣壓縮技術，可以將非零值取出並且移除換行符號，因此讀取速度相當快速。而為求得驅動對驅動、驅動對神經以及神經對神經的相似度分數，高達5000萬次、2億5000萬次及4億次的比對被個別完成。在本篇論文中我們將比對方式分為完整比對與模糊比對，完整比對顧名思義就是在座標位置完全一樣時將此位置的VALUE記錄下來，而模糊比對會根據原本的座標值做一個誤差值的範圍，如正負一等。對於每次的比對來說
，一個以像素為基底的比對方法被設計來比對兩兩的圖像資料，每一次的比對都包含了數十萬甚至是數千萬個像素點。因此，我們利用圖形處理器的技術來減少計算時間的消耗將會是本篇論文的主軸。而近年來圖形處理器(Graphic Processing Units)的運算能力有著突破性的發展，並且已經應用到許多的研究領域，如何利用圖型處理器的相關技術來提升影像比對的效能，將會是一個頗為重要的研究議題。果蠅影像比對是在這整個架構中時間耗費最長的一環，不光只是比對次數多，每個神經元以及驅動影像的點個數更可以高達60萬與4000萬。因此將大量的果蠅腦神經元及驅動影像拿來做比對是需要消耗非常多的時間，所以在本篇論文中，我
們提出了一套以GPU的演算法來減少影像比對時間的消耗。我們所使用機器的CPU型號為 Intel Xeon E5-2650 v2；而GPU的部份我們使用的是NVIDIA Tesla K20m與NVIDIA Tesla K40m，並且在驅動對驅動的比對中，K20m可快達30倍，而K40m則可快達100倍；在驅動對神經的比對中，K20m最快則有10倍，K40m最快30倍；最後在神經對神經的比對中，K20m最快有30倍，K40m則可高達66倍。