怎样查看cuda是否装好
社区干货
Linux安装CUDA
从英伟达官方网站下载相对应的 CUDA 版本的安装包,[英伟达CUDA下载地址](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 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,[CUD... (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。 
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GPU-部署Pytorch应用
步骤三:安装Pytorch登录Pytorch官网,在Conda中查找与CUDA版本匹配的安装命令,CUDA 11.4需选择CUDA 11.3对应的安装包。 登录实例,继续在虚拟环境“cuda11.4”中执行安装命令,输入“y”确认安装。conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 执行pip list命令,回显如下,表示Pytorch安装成功。 步骤四:验证环境依次执行以下命令,测试CUDA是否可用。 python>>>import t...
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 组件要求
您需要确保边缘一体机具有 GPU 并且安装了指定的 GPU 组件。本文介绍了 AI 推理服务对不同架构(AMD64、AArch64)下 GPU 组件的具体要求,供您参考。 注意 如果您发现一体机不满足 GPU 组件要求,请联系您的一体机提供商为您安装对应组件。 AMD64 架构组件要求一体机必须已安装以下组件: Nvidia Driver ≥ 515.76 CUDA Version ≥ 11.8 nvidia-container-toolkit ≥ 1.11.0-1 查询方法您可以在一体机上使用以下命令查询组件的安装情...
GPU-部署NGC环境
本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.2.4.15为例。 TensorFlow:深度学习框架。 前提条件您已购买Linux实例,并勾选“后台自动安装GPU驱动”,即可使实例在启动时自动安装符... 步骤一:查看驱动版本已安装成功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。 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/n...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
检查CUDA是否安装成功。dpkg -l grep cuda-11回显如下,表示CUDA已成功安装。 配置CUDA环境变量。 执行vim ~/.bashrc命令,打开配置文件。 按i进入编辑模式。 在文件末尾添加如下参数。export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 按esc退出编辑模式,输入:wq并按Enter键,保存并退出文件。 执行source ~/.bashrc命令,使配置文件生效。 执行...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
安装git。回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认安装。conda install git 执行以下命令,安装CUDA 11.8对应的Pytorch。 本文所示“sd-xl”环境中使用的CUDA版本为11.8。您也可以自行指定CUDA版本并登录Pytorch官网,在Conda中查找与CUDA版本匹配的安装命令。 conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia 执行以下命令,检查虚拟环境是否符合预期。 python>>>impor...
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...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
表示已安装CUDA,版本为11.4。 依次执行以下命令,安装适用于CUDA 11的NCCL。如需安装适用于其它CUDA的NCCL,请参考NIDIA-NCCL官网。 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.debsudo apt updatesudo apt install libnccl2=2.8.4-1+cuda11.2 libnccl-dev=2.8.4-1+cuda11.2 执行以下命令,检查NCCL是否安装成功。 update...
HPC-制作RDMA容器镜像
检查RDMA相关库安装情况。dpkg -l perftest ibverbs-providers libibumad3 libibverbs1 libnl-3-200 libnl-route-3-200 librdmacm1回显如下,表示安装成功。 在容器中,执行以下命令,检查RDMA网卡是否可以正常在容器中使用。ib_write_bw回显如下,表示可以正常使用。 在容器中,执行以下命令,检查CUDA是否安装。nvcc -V回显如下,说明CUDA正常安装,版本为12.0。 选择NCCL版本并安装。如果您的容器中已包含NCCL,可以跳过本步骤。 访...
