怎样确认显卡支持+cuda
怎样确认显卡支持+cuda-优选内容
安装CUDA工具包
它包含了 CUDA 指令集架构(ISA)以及 GPU 内部的并行计算引擎。 GPU 云服务器采用 NVIDIA 显卡,则需要安装 CUDA 开发运行环境。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、Ubunt... 回车确认,开始安装。说明 如果您的云服务器已安装GPU驱动,此处请按回车键取消勾选GPU驱动后再安装,如下图所示。 安装完成以后,执行/usr/local/cuda/bin/nvcc -V命令可以看到CUDA版本,说明CUDA已安装成功。 安...
GPU实例部署PyTorch
其支持最高版本的CUDA是11.4. 如果不满足需求,需要先卸载驱动,执行如下命令/usr/bin/nvidia-uninstall出现如下界面,选择Yes,随后一直回车确定卸载完成验证驱动是否卸载,回显如下则卸载成功 检查CUDA是否卸载执行... 键入回车安装时一直回车默认确认信息,选择yes继续回车,记住这个地址/root/anaconda3,这是Anaconda的安装路径。询问是否初始化Anaconda,选择yes上述步骤完成后,执行source ~/.bashrc使配置文件生效,若配置成功,会直...
NVIDIA驱动安装指引
支持安装以下两种NVIDIA驱动,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、c... 搭载了T4显卡的GPU实例可以参考安装GRID驱动章节安装GRID驱动并激活License。 GRID驱动的卸载方法请参见卸载GRID驱动。 自定义镜像安装NVIDIA驱动 若您使用自定义镜像,请您首先确认已卸载不符合版本需要的NVIDI...
NVIDIA驱动FAQ
该方式支持Linux和veLinux公共镜像,详情请参见常规版镜像后台自动安装GPU驱动。 在创建实例页面的“镜像”中,选择已预装GPU驱动的GPU版公共镜像,详情请参见GPU版镜像预装GPU驱动。 在已有实例上安装GPU驱动若您在创建GPU实例时未选择自动安装GPU驱动,为确保您能够正常使用GPU实例,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k...
怎样确认显卡支持+cuda-相关内容
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
本文介绍如何在虚拟环境或容器环境中,使用NCCL测试ebmhpcpni2l实例的RDMA网络性能。 背景信息ebmhpcpni2l实例搭载NVIDIA A800显卡,同时支持800Gbps RDMA高速网络,大幅提升集群通信性能,提高大规模训练加速比。更多... 支持安装在单个节点或多个节点的大量GPU卡上,实现多个GPU的快速通信。 关键组件本文所述操作需要安装的软件包介绍如下。 关键组件 说明 NVIDIA驱动 GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。 CUDA工具包:使GPU能够...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,结合模型量化技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6... 操作场景本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,为您介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.4。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用...
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...
GPU-部署Baichuan大语言模型
模型支持FP16、INT8、INT4三种精度,可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB e... 操作场景本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,为您介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来...
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... 确定选择的时区 设置磁盘分区格式分区, 设置 不自动更新 空格键选择软件,一定要选择OpenSSH server,其他根据自己需求选择 根据需要选择 步骤三:设置ssh远程登录 由于VirtualBox不支持鼠标,也不知道快捷键...
GPU-部署Pytorch应用
同时还支持动态神经网络。 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... 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。...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 操作场景本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,为您介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时...
体验中心
白皮书
相关主题
一键开启云上增长新空间
立即咨询