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怎么查看电脑安装的CUDA版本

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

社区干货

Linux安装CUDA

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。 ![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_95547a7d90e2ea41e8007fae13b55603.png) 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CUD...

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](htt...

如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测?

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火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

安装Git工具包 ``` apt install git glf ``` 3. 使用nvidia-smi查看ECS的GPU信息,包括显卡规格型号、数量、CUDA驱动版本等信息,火山引擎默认提供11.4的CUDA驱动版本。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ab3e339ca0ae4bec81ef1a74836bc1df~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926087&x-signature=ziHUgT2SVWnXWDG2RWF9Hb6U11c%3D)...

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怎么查看电脑安装的CUDA版本-优选内容

安装CUDA工具包
建议您安装最新版本的CUDA驱动,适用于任何Linux或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Windows等。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装CUDA,则需要在创建GPU实例后,参考本文手动安装CUDA工具包。 说明 为方便使用,您可以在创建GPU实例时,选择支持自动安装或者预装了特定版本GPU驱动和CUDA的公共镜像,详情请参见NVIDIA驱动安装指引。 请确认GPU驱动版本CUDA工具包版本兼容,详情可查看NVIDIA CUDA Toolkit Release ...
GPU实例部署PyTorch
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,很可能是版本不匹配的问题。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:ECS云服务器 受众:通用 操作系统:CentOS 7.8 软件版本:CUDA 11.6,GPU Driver 510.85.02,Anaconda3,Python 3.8.3 操作步骤步骤一:查看GPU驱动版本是否符合需求查看本机的驱动是否满足要求nvidia-smi回显如下,表示当前系统的驱动版本是470.57.0...
Linux安装CUDA
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。 ![图片](https://lf6-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_95547a7d90e2ea41e8007fae13b55603.png) 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CUD...
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?问题分析:可能是kernel-devel和kernel版本不一...

怎么查看电脑安装的CUDA版本-相关内容

VirtualBox制作ubuntu14镜像

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,很可能是版本不匹配的问题。本文从GPU驱动开始从头彻底解决版本不匹配问题。 关于实验级别:初级 相关产品:云服务器镜像,TOS桶 受众:... 安装VirtualBox下载成功之后得到,执行exe应用程序文件,进行安装。 配置VirtualBox的环境变量。a. 在“开始”处,查找“高级系统设置”,选择打开进入页面b. 点击“环境变量”c. 双击“PATH”d. 点击“新建”,输入“...

安装GPU驱动

安装Tesla驱动。 说明 为方便使用,您可以在创建GPU实例时,选择支持自动安装或者预装了特定版本GPU驱动和CUDA的公共镜像,详情请参见NVIDIA驱动安装指引。 请确认GPU驱动版本CUDA工具包版本兼容,详情可查看NVIDIA ... Linux操作系统的驱动安装采用Shell脚本安装方式,适用于任何Linux发行版,包括CentOS、Ubuntu等。 登录NVIDIA 驱动下载 。 设置搜索条件,单击“搜索”按钮查找符合条件的驱动版本。本文以Tesla T4安装CUDA 12.2对应...

NVIDIA驱动安装指引

实例必须安装GPU驱动来驱动物理GPU卡,以获得GPU卡的能力。 GPU实例当前支持安装以下两种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、cuDNN库更高效的使用GPU卡。 免费 GRID驱动 用于获得GPU卡的图形加速能力,适用于OpenGL等图形计算的场景。 需购买NVIDIA GRID License 公共镜像安...

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HPC-基于NCCL通信库的多机RDMA网络性能测试

应用开发者和计算机科学研究人员中有广泛应用。 NCCL NCCL(Nvidia Collective multi-GPU Communication Library,读作 "Nickel")是一个提供GPU间通信基元的库,它具有拓扑感知能力,可以轻松集成到应用程序中。NCCL做... 第二步:安装相关驱动和工具 请登录各节点,完成本节操作。 检查NVIDIA驱动 执行nvidia-smi命令,查看GPU驱动版本和匹配的CUDA版本安装CUDA驱动,请依次执行以下命令。 wget https://developer.download.nvidia.c...

GPU-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: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... 即可使实例在启动时自动安装符合上述版本的NVIDIA驱动。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力。如未绑定,请参见绑定公网IP。 步骤一:查看驱动版本安装成功远程连...

HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试

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... 查看CUDA驱动版本。/usr/local/cuda/bin/nvcc -V回显如下,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://develope...

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的情况下,依然不能使用,很可能是版本不匹配的问题,请严格关注虚拟环境中CUDA与Pytorch的版本匹配情况。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、P... 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CUDA版本匹配的安装命令。 ...

安装NVIDIA GRID驱动

重新安装GRID驱动。 前提条件已创建搭载T4、A10显卡的GPU计算型实例,并确保实例可以访问公网,具体操作请参见创建GPU计算型实例。 软件版本GRID驱动版本:v13.1 License Server版本:v2.0.0 Docker版本:v20.10.17 Docker-compose版本:v2.6.0 步骤一:申请GRID License前往NVIDIA Enterprise Account,注册账号并申请试用License。 成功提交申请后,将提示您于2天内在设置的邮箱收邮件。若通过申请,您将会收到如下2封邮件。 打开邮件...

GPU-部署NGC环境

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: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... 步骤一:查看驱动版本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...

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