You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

linux下载cuda的地址

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

DigiCert证书免费领取

1年内申请20本免费证书,适用网站测试
0.00/首年0.00/首年
新老同享限领20本
立即领取

正式版证书全场首本5折

适用个人与商业网站,分钟级签发
189.00/首年起378.00/首年起
新人专享首本特惠
立即购买

域名注册服务

cn/com热门域名1元起,实名认证即享
1.00/首年起32.00/首年起
新客专享限购1个
立即购买

linux下载cuda的地址-优选内容

Linux安装CUDA
如果需要下载其他版本的的CUDA,可以参考官方文档查看CUDA3与驱动的兼容关系,[CUDA文档](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)3. 打开CUDA下载地址的链接后,找到与驱动匹配的CUDA版本,点击“CUDA Toolkit 11.0.0”如图所示。 ![图片](https://lf3-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_642738dec08e2bdf70b8516be217f9af.png)4. 点击“Linux” ---> 点击“x86_64” ---...
在GPU实例中安装配置dcgm-exporter
> 测试环境:VeLinux 1.0## 创建并连接GPU实例## 安装CUDA驱动* 下载并安装CUDA依次执行以下命令,完成CUDA的下载。```javascriptnvidia-smi //查看该实例驱动信息wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/local_installers/cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run //下载对应版本CUDAsudo sh cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run //完成CUDA安装nvidia-smi //安装后,再次执行该命令查看驱动信息,确保...
安装CUDA工具包
建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何 Linux和Windows 发行版,包括 CentOS、Ubuntu、Debian、Windows等。 当您使用未内置CUDA工具包的自定义镜像创建GPU实例后,请在实例内部手动安装CUDA工具包。本文以 CUDA 11.0 为例,您可参考以下步骤进行安装。 前提条件 您已购买GPU实例,并为其绑定公网IP,使其具备访问公网的能力。 安装CUDA工具包(Linux) 远程连接云服务器并登录,具体操作请参考登录Linux实例小节。 登录CUDA下载,选择...
GPU实例部署PyTorch
cuda/bin/cuda-uninstallerrm -rf /usr/local/cuda-11.4 重启实例,避免kernel错误reboot 步骤二:安装驱动 详细可以参照文档安装GPU驱动 登录CUDA官网查看所需CUDA版本对应的驱动。以CUDA11.6为例,驱动需要高于或者等于510.47.03 下载驱动安装包并进行安装。登录NVIDIA官网搜索出3个匹配的驱动安装包,如下图这里选择510.85.02版本,执行以下命令安装驱动wget https://us.download.nvidia.com/tesla/510.85.02/NVIDIA-Linux-x86\...

linux下载cuda的地址-相关内容

VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍 CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch... 步骤二:虚拟机安装Ubuntu14操作系统 下载Ubuntu14镜像文件,下载地址https://releases.ubuntu.com/14.04.6/ 打开VirtualBox,点击新建,创建虚拟机.输入虚拟机名称,文件夹、类型、版本可以自定义。 根据个人需求进...
GPU-部署Pytorch应用
操作场景 本文介绍如何在Linux实例上部署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... Linux实例小节。 执行以下命令,查看GPU驱动。nvidia-smi回显如下,表示已安装成功。 执行以下命令,查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,表示已安装成功。 步骤二:创建虚拟环境 执行以下命令,下载Ana...
nvidia-cuda镜像
## 简介CUDA-X AI 是软件加速库的集合,这些库建立在 CUDA® (NVIDIA 的开创性并行编程模型)之上,提供对于深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC) 必不可少的优化功能。下载地址:- 火山引擎访问地址:https://mirrors.ivolces.com/nvidia_all/- 公网访问地址:https://mirrors.volces.com/nvidia_all/## 相关链接官方主页:[https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/](https://www.nvidia.cn/technologies/cuda-x/?spm=a...
GPU-部署NGC环境
操作场景 本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 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:使GPU能够解决复杂计算问... 即可自动复制最新版本TensorFlow的镜像地址。 依次执行以下命令,拉取镜像并查看下载的镜像文件。 docker pull nvcr.io/nvidia/clara-agx/agx-tensorflow:21.05-tf1-py3 //链接请替换为上一步中复制的TensorFlow镜...
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-搭建AIGC能力(Linux)
Cuda 11.4.1。 Python:编程语言,并提供机器学习库Numpy等。本例使用Python 3.11.3版本。 PIP:通用的Python包管理工具。本例使用PIP 20.0.2版本。 Git:分布式版本控制系统。本例使用Git 2.25.1版本 使用说明 为使St... 复制Python安装包下载地址,本例为https://www.python.org/ftp/python/3.11.3/Python-3.11.3.tgz。 远程连接云服务器并登录,具体操作请参考通过控制台登录Linux实例 执行以下命令,拉取并安装Python安装包。apt upda...

体验中心

通用文字识别

OCR
对图片中的文字进行检测和识别,支持汉语、英语等语种
体验demo

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

火山引擎·增长动力

助力企业快速增长
了解详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

新用户特惠专场

云服务器9.9元限量秒杀
查看活动

一键开启云上增长新空间

立即咨询