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linux检验cuda是否安装成功

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

# 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... 找到与驱动匹配的CUDA版本,点击“CUDA Toolkit 11.0.0”如图所示。 ![图片](https://lf3-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_642738dec08e2bdf70b8516be217f9af.png)4. 点击“Linux” --->...

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](http://w...

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...

【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文

Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linux 服务器上进行了部署。确保系统环境中已经安装了必要的 GPU 驱动和 CUDA 工具包,这对于 BMF ... 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 和...

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linux检验cuda是否安装成功-优选内容

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... 找到与驱动匹配的CUDA版本,点击“CUDA Toolkit 11.0.0”如图所示。 ![图片](https://lf3-volc-editor.volccdn.com/obj/volcfe/sop-public/upload_642738dec08e2bdf70b8516be217f9af.png)4. 点击“Linux” --->...
安装CUDA工具包
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或Windows发行版,包括CentOS、Ubuntu、Debian、Win... 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,执行以下命令可以看到CUDA版本,说明CUDA安装成功。 /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 安装CUD...
GPU-部署Pytorch应用
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,请严格关注以上软件的版本匹配情况。 前提条件您已购买GPU计算型 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。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:查看驱动版本已安装成功远程...
GPU-部署NGC环境
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... 安装nvidia-docker2。 sudo apt-get updatesudo apt-get install -y nvidia-docker2 执行以下命令,,配置Docker守护进程以识别NVIDIA容器运行时。sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker 执行以下命令...

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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](http://w...

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...

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...

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GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境

关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3paddlepaddle-gpu version:2.3.0.post112 安装相关依赖 apt updateapt-get install libjpeg-de...

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/loca... 使配置文件生效。 执行以下命令,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...

安装GPU驱动

(Linux)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 1... 运行驱动安装程序,并按提示进行后续操作。 sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.154.05.run 安装完成后,执行以下命令进行验证。 nvidia-smi如返回类似下图中的GPU信息,则说明GPU驱动安装成功。 安装GPU驱动(Windows)登录W...

NVIDIA驱动FAQ

“后台自动安装GPU驱动”即可自动安装驱动,建议您选择该方式。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...

GPU-搭建AIGC能力(Linux)

推荐实例配置为 12GB 显存,且内存大于 16GiB ,使支持的图片更大、预处理效率更高。本例选用ecs.ini2.7xlarge计算规格,搭载NVIDIA A30 GPU卡,显存24GB,内存为234GiB。 下载本例所需软件可能需要访问国外网站,建议您... 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...

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... 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。 updatedbl...

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