怎摸查看是否安装cuda
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`显示如下。  从上�
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
## 前言： ChatGLM-6B是清华大学知识工程和数据挖掘小组(Knowledge Engineering Group (KEG) & Data Mining at Tsinghua University)发布的一个开源的对话机器人，由清华技术成果转化的公司智谱 AI 开源，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以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）。 
BMF访问链接：
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
特惠活动
怎摸查看是否安装cuda-优选内容
怎摸查看是否安装cuda-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使用CUDA进行GPU加速时，在CUDA、GPU驱动已经安装的情况下，依然不能使用，很可能是版本不匹�
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��
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC（NVIDIA GPU CLOUD）是NVIDIA开发的一套深度学习容器库，具有强大的性能和良好的灵活性，可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像，例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本��
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-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例，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。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL（简称SDXL）是最新的图像生成模型，与之前的SD模型（stable 1.5和 stable 2.1）相比，SDXL提供更有艺术感、更真实的图像。 Diffusers Diffusers库是Hugging Face推出的��
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。更多信息，请参见高性能计算GPU型ebmhpcpni2l。 NCCL是NVIDIA的集合通信库，支持安装在单个节点或多个
安装GPU驱动
背景信息GPU云服务器正常工作需提前安装正确的基础设施软件，对NVIDIA Tesla系列的GPU而言，有以下两个层次的软件包需要安装： 驱动GPU工作的硬件驱动程序。 上层应用程序所需要的库。 在通用计算场景下，如深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景，安装了Tesla驱动�
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例，介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码，该套代码基于微软的大模型训练工具DeepSpeed，通过使用它可以非常简单高效地训练属于自己的ChatGPT。DeepSpeed-Cha
HPC-基于NCCL通信库的多机RDMA网络性能测试
本文介绍如何使用NCCL集合通信库测试多台高性能计算GPU实例组成的集群的性能。 背景信息火山引擎高性能计算GPU（简称HPC GPU）实例为云端机器学习 (ML) 训练和高性能计算 (HPC) 应用程序提供了最高性能，研究人员、数据科学家和开发人员可以在几分钟内部署多节点ML训练工作负载或紧密耦合的分布式HPC�
