怎样确认cuda安装完成
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... export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64```9. 保存退出,执行命令`source ~/.bashrc`10. 检查是否安装成功,执行命令`nvcc -V`,显示...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
问题描述:在执行安装脚本时,系统报告了一些依赖库版本不匹配的错误,特别是一些 Python 库的版本。解决方法:通过查阅 BMF 的官方文档和社区,我了解到可以使用虚拟环境来隔离项目的依赖。我创建了一个独立的虚拟环境,并在其中安装了与 BMF 兼容的依赖库版本,成功解决了版本冲突的问题。- CUDA 和 cuDNN 版本匹配☛☛☛☛☛问题描述:由于 BMF 利用了 GPU 进行加速,CUDA 和 cuDNN 的版本需要与 BMF 兼容。在我的机器上,CUDA ...
如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?
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://wili.cc/blog/gpu-burn.ht... 安装成功。### bandwidthTest 带宽测试1. 编译二进制文件,并执行带宽测试。```bashcd /...
如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?
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://wili.cc/blog/gpu-burn.ht... 安装成功。### bandwidthTest 带宽测试1. 编译二进制文件,并执行带宽测试。```bashcd ...
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怎样确认cuda安装完成-优选内容
怎样确认cuda安装完成-相关内容
GPU-部署Pytorch应用
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Anaconda安装包。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 执行如下命令,安装Anaconda。bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 持续按“ENTER”键继续安装。 输入“yes”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...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
安装驱动 安装cuda driver参考文档:官方文档-安装GPU驱动 安装cuda-toolkitcuda toolkit下载mkdir /home/cuda-toolkitcd /home/cuda-toolkitwget https://us.download.nvidia.com/tesla/450.203.03/NVIDIA-Linux-x86\_64-450.203.03.run安装cuda-toolkitsudo sh cuda\_11.2.0\_460.27.04\_linux.run 通过光标+空格取消选择,仅安装CUDA Toolkit 11.2 输出结果如下,安装完成===========_460.27.04_linux.run= Summary ============...
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 Tesla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。... 自定义镜像安装GPU驱动或GRID驱动若您使用自定义镜像,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GPU驱动和CUDA工具包、...
GPU-部署NGC环境
CUDA: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: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合上述版本的NVIDIA驱动,从创建到驱动安装完成总耗时约 15 到 20 分钟,请耐心等待。具体操作请参见创建GPU计算型实例。 您已为Linux实例绑定公网IP,使其具备访问公网的能...
NVIDIA驱动FAQ
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,详情请参见使用预装GPU驱动的GPU版镜像。 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kernel-devel和kernel版本不一...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
表明Anaconda安装成功。 执行source ~/.bashrc命令,使配置文件生效。 创建一个名为“sd-xl”的虚拟环境,并指定该环境中的python版本为3.10。 执行conda create -n sd-xl python=3.10命令。 回显Proceed ([y]/n)?时输入“y”确认。 执行以下命令,激活虚拟环境。conda activate sd-xl回显如下,表示激活成功。 执行以下命令,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...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
查看CUDA。nvcc -V回显如下,表示CUDA安装成功。 创建虚拟环境执行以下命令,下载Anaconda安装包。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh 执行以下命令,安装Anaconda。bash Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh持续按“Enter”键进行安装。 输入“yes”确认信息。 Anaconda的安装路径/root/anaconda3,请按“Enter”确认安装。 输入“yes”确定初始化Anaconda。 执行以下命令使配置文件生...
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...
GPU-搭建AIGC能力(Linux)
安装PIP。cdapt install python3-pip 执行pip --version命令,回显如下,表示安装成功。 步骤三:安装Git执行以下命令,安装Git。apt -y install git 执行git --version命令,回显如下,表示安装成功。 步骤四:确认NVIDIA驱动执行nvidia-smi命令,可以看到GPU驱动的版本,说明GPU驱动已安装成功。 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。 步骤五:安装Stable Diffusion UI执行以下命令,安装Stable Dif...
