linux更新cuda后黑屏
社区干货
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。 4. 点击“Linux” ---> 点击“x86_64” ---...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
运行sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run命令安装更新,会跳出用户授权界面,输入accept后选择需要安装的工具组件。  
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NVIDIA驱动安装指引
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。 支持的公共镜像及配套的驱动版本如下表所示,不同实例规格支持选择的镜像略有不同,请... 卸载驱动: 卸载GPU驱动和CUDA工具包、卸载NVIDIA-Fabric Manager软件包 卸载NVIDIA GRID驱动 安装驱动: 安装GPU驱动、安装CUDA工具包、安装NVIDIA-Fabric Manager软件包 安装NVIDIA GRID驱动 升级GPU驱动或GRID...
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...
GPU实例部署PyTorch
本文将介绍GPU实例部署PyTorch,从GPU驱动开始彻底解决版本不匹配问题。 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... 执行以下命令安装驱动wget https://us.download.nvidia.com/tesla/510.85.02/NVIDIA-Linux-x86\_64-510.85.02.run)sh NVIDIA-Linux-x86\_64-510.85.02.run 执行nvidia-smi,查看驱动是否安装成功。回显如下则安装成...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
Llama2模型是在Llama模型之上的升级。Llama2训练语料相比Llama多40%,context长度由2048提升至4096,可以理解和生成更长的文本内容。 环境要求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 Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run 执行以...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
CUDA工具包:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。 cuDNN库:NVIDIA CUDA(®) 深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。 OpenMPI OpenMPI是一个开源的 Message Passing Interface 实现,是一种高性能消息传递库... CUDA_HOME=/usr/local/cuda NCCL_HOME=/usr/lib/x86_64-linux-gnused -i '1i\export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/lib/x86_64-linux-gnu:/usr/local/openmpi/lib:$LD_LIBRARY_PATH' ~/.bashrcsourc...
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Sta... 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 updateapt -y upgradewget https://www.python.org/ftp/python/3.11.3/Python-3.11.3.tgztar -zxvf Python-3.11.3.tgzcd Python...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 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... CUDA Toolkit大小约4G,其中已经包含了GPU驱动和CUDA,安装过程相对耗时,请耐心等待。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run 执行以...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
作者 | 余明辉文章来源|字节跳动 AML 团队 9 月 26-28 日,由 Linux 基金会、CNCF 主办的 **KubeCon + CloudNativeCon +** **Open Source** **Summit** **China 2023** 在上海举办。作为... ASIC 公司一般都会给自家产品配到一套的完整的软件栈,其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模...
GPU-部署Pytorch应用
本文介绍如何在Linux实例上部署Pytorch应用。 Pytorch简介PyTorch是一个开源的Python机器学习库,用于自然语言处理等应用程序,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。 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:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文...
