如何确认cuda版本
社区干货
Linux安装CUDA
# 运行环境* CentOS* RHEL* Ubuntu* OpenSUSE# 问题描述初始创建的火山引擎实例并没有安装相关cuda软件,需要手动安装。# 解决方案1. 确认驱动版本,以及与驱动匹配的cuda版本,执行命令`nvidia-smi`显示如下。  从上图中可以确认CUDA的版本为 11.02. 从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的...
如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?
# 问题描述Linux 操作系统的 GPU 实例如何进行压力测试以及性能测试?# 问题分析GPU_BURN 是一款开源的软件,可以对 GPU 进行压力测试。GPU 性能测试使用 CUDA sample 自带的 deviceQuery、bandwith 稳定性测试以及性能测试。# 解决方案所有的测试均需要在 GPU 实例上面安装相对应的 cuda 版本,具体请参考如下步骤。## GPU_BURN### 安装GPU_BURN1. GPU_BURN下载以及使用方法参考文档[GPU_BURN下载以及使用方法](htt...
如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?
# 问题描述Linux 操作系统的 GPU 实例如何进行压力测试以及性能测试?# 问题分析GPU_BURN 是一款开源的软件,可以对 GPU 进行压力测试。GPU 性能测试使用 CUDA sample 自带的 deviceQuery、bandwith 稳定性测试以及性能测试。# 解决方案所有的测试均需要在 GPU 实例上面安装相对应的 cuda 版本,具体请参考如下步骤。## GPU_BURN### 安装GPU_BURN1. GPU_BURN下载以及使用方法参考文档[GPU_BURN下载以及使用方法](http://w...
GPU在Kubernetes中的使用与管理 | 社区征文
name: cuda-vector-addspec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: cuda-vector-add # https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile ... NVIDIA 驱动版本 ~= 384.81安装过程可以参考上面链接,这里就不在赘述,这里讨论Device Plugin做了哪些事及其实现方法。- 暴露每个Node上的GPU个数- 在Kubernetes上运行可以支持GPU的容器Device Plu...
特惠活动
如何确认cuda版本-优选内容
如何确认cuda版本-相关内容
GPU-部署Pytorch应用
软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN库:深度神经... 确认信息。 按一次“ENTER”键,等待片刻后安装完成,请记录Anaconda的安装路径/root/anaconda3。 输入“yes”确定初始化Anaconda。 执行source ~/.bashrc命令使配置文件生效。回显如下,表示配置成功,进入base环境。...
NVIDIA驱动FAQ
请参考安装GPU驱动和安装CUDA工具包手动安装GPU驱动。 Nvidia驱动安装成功,但执行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。 执行nvidia-smi命令查看的CU...
GPU服务器使用
> 选择“镜像及其版本” ---> 点击“确定”。 选择“私有网络” ---> 选择“分配弹性公网IP”,根据实际需求选择计费类型以及带宽大小,点击“下一步:高级配置”。 选择“登录凭证” ---> 输入“登录密码” --->... 步骤2:安装CUDA Toolkit具体安装步骤请参英伟达CUDA安装说明 步骤3:安装GPU_BURNGPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法 安装GPU_BURN,使用如下命令。 bash tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 编辑...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
卸载NVIDIA Tesla驱动
卸载NVIDIA Tesla驱动(Linux)注意事项卸载GPU驱动需要root账号操作权限,如果您是普通用户,请使用sudo命令获取root权限后再操作,本文以root登录系统操作为例。 卸载不同CUDA版本的命令可能不同,若不存在cuda-uninstaller文件, 请进入“/usr/local/cuda/bin/”目录查看是否存在uninstall_cuda开头的文件。若有,请将命令中的cuda-uninstaller替换为uninstall_cuda开头的文件名。 卸载run包方式安装的NVIDIA驱动登录Linux实例。 执...
NVIDIA驱动安装指引
建议您安装最新版本的驱动: 驱动类型 驱动介绍 收费情况 GPU驱动 用于驱动物理GPU卡,即调用GPU云服务器上的GPU卡获得通用计算能力,适用于深度学习、推理、AI等场景。您可以配合CUDA、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免... 请您首先确认已卸载不符合需求的NVIDIA驱动,而后自行在实例上安装GPU驱动、CUDA工具包或者GRID驱动等,可参考以下文档。 卸载驱动: 卸载NVIDIA Tesla驱动 卸载NVIDIA GRID驱动 安装驱动: 安装GPU驱动、安装CUDA工具...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前机器学习研究和开发中最常用的编程语言之一,该语言可读性强且拥有丰富的软件库(如 scikit-learn、numpy 等)。平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、cond...
GPU-部署Baichuan大语言模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加... 安装GPU驱动和CUDA。sh cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run 输入"accept",并按“Enter”键确认信息。 按键盘上下键选中【Install】,回车确认,开始安装。 安装完成后,执行以下命令进行验证。nvidia-smi回显如下,说明...
新功能发布记录
支持后台自动安装更高版本的GPU驱动、CUDA和CUDNN库。 全部 商用 驱动安装指引 2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部署了HPC GPU实例的高性能计算集群最多支持绑定5个vePFS文件系统。 华北2(北京) 邀测 管理vePFS存储资源 2023年08月17日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 正式上线GPU计算型gn...
