怎么查看是否安装完成cuda
社区干货
Linux安装CUDA
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CUDA3与驱动的兼容关系,[CUD... (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)3. 打开CUDA下载地址的链接后,找到与驱动匹配的CUDA版本,点击“CUDA Toolkit 11.0.0”如图所示。 
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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-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/nvcc -V回显如下,表示已安装成功。 步骤二:安装nvidia-docker依次执行以下命令,设置Docker-CE。 curl https://get.docker.com sh \ && sudo systemctl --now enable docker 依次执行以下命令,设置包存储库和 GPG 密...
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...
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/local/cuda-11.4export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/binexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 按esc退出编辑模式,输入:wq并按Enter键,保存并退出文件。 执行source ~/.bashrc命令,使配置文件生效。 执行...
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...
安装GPU驱动
安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力,或提供更流畅的图形显示效果。 操作场景如果您在创建GPU实例时未同时安装Tesla驱动,则需要在创建GPU实例后,参考本文和安装CUDA工具包手动安装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驱动版本与CUDA工具包版本兼容,详情可查看NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes。...
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天内在设置的邮箱查收邮件。若通过申请,您将会收到如下2封邮件。 打开邮件...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
创建成功后,在实例绑定的安全组中添加入方向规则:放行TCP 8000端口。具体操作请参见修改安全组访问规则。 登录实例。 执行以下命令,确认GPU驱动是否安装。nvidia-smi回显如下,可以看到驱动版本,表明已成功安装... 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中查找与CUDA版本匹配的安装命令。 ...
HPC-基于NCCL通信库的多机RDMA网络性能测试
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.cn/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.runsh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 查看CUDA版本,可正确查看,表示CUDA已安装成功。 安装NCCL,请依次执行以下命令。 yum install yum-utilssudo yum-config-manager ...
