GPU计算型和高性能计算GPU型实例推荐安装NVIDIA Tesla驱动（GPU驱动、CUDA工具包等），具体规格族请参见实例规格介绍。
方式一：创建GPU实例时同时安装Tesla驱动
驱动安装方式 | 支持的镜像版本 |
|---|---|
| 后台自动安装 | 创建实例时，支持选择常规版的Linux或veLinux镜像，并勾选“后台自动安装GPU驱动”（默认勾选），系统将自动安装指定版本的GPU驱动、CUDA和cuDNN库。具体请参见使用自动安装GPU驱动的常规版镜像。 |
| 自动加载驱动 | GPU版的Linux和veLinux公共镜像中默认安装了GPU驱动，使用该类镜像创建的GPU实例将自带指定版本的GPU驱动，CUDA则需要您在创建实例后自行安装。具体请参见使用预装GPU驱动的GPU版镜像。 |
方式二：创建GPU实例后单独安装GPU驱动
若您使用公共镜像创建GPU实例时未选择安装GPU驱动，或者使用自定义镜像创建GPU实例，为确保您能够正常使用实例，请参考安装GPU驱动、安装CUDA工具包和安装NVIDIA-Fabric Manager软件包手动安装驱动。
nvidia-smi命令无效，显示驱动未安装，该如何排查？问题分析：可能是kernel-devel和kernel版本不一致，导致在安装RPM包过程中驱动程序编译出错。
解决方案：在实例内运行rpm -qa | grep $(uname -r)命令查看kernel和kernel-devel的版本号，检测版本是否一致。若不一致，请从正规渠道下载对应的kernel-devel包，再重新安装驱动。
nvidia-smi命令查看的CUDA版本和实际的安装版本为何不一致？执行nvidia-smi命令查询到的CUDA版本代表您的GPU实例可以支持的最高CUDA版本，并不代表您实际安装的CUDA版本。
不同操作系统的GPU实例，查看GPU显卡信息的操作如下：
Linux操作系统，您可以执行nvidia-smi命令，查看GPU显卡的详细信息。
Windows操作系统，您可以在设备管理器中查看GPU显卡的详细信息。
如果您想了解GPU卡的运行和使用情况，请参考云监控概述查看。
搭载多张A100/A800显卡的实例需要安装NVIDIA-Fabric Manager软件包实现多A100/A800显卡间通过NVSwitch互联。
搭载A100/A800显卡的实例支持通过NVSwitch互联，如需了解NVSwitch GPU-to-GPU bandwidth，请参见NVIDIA官网。
如果GPU实例中安装的Tesla驱动版本不适用于当前场景，或您安装了错误的驱动版本导致GPU实例无法使用，您可以升级Tesla驱动。升级Tesla驱动时，需要先卸载当前的Tesla驱动，然后再重新安装新版本的Tesla驱动。
GPU渲染型实例推荐安装GRID驱动来满足图形图像处理（3D渲染，视频编码/解码）的需求，渲染型实例规格族请参见实例规格介绍。
支持。GRID驱动用于获得GPU卡的图形加速能力，适用于OpenGL等图形计算的场景。您需通过NVIDIA官方渠道购买NVIDIA GRID License后安装，具体操作请参见安装NVIDIA GRID驱动。
Windows系统的GPU实例安装GRID驱动后，VM的显示输出将由GRID驱动管理，VNC无法再获取到集成显卡的画面，因此，VNC显示会变成黑屏状态，属于正常现象。建议您使用ECS Terminal方式登录GPU实例，具体操作请参见通过控制台登录Windows实例。
若安装的GRID驱动版本无法满足您的业务需求，您可以：