麒麟系统安装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... 会自动生成安装命令,如图所示。此处演示为Ubuntu 20.04 runfile 安装方法。用户需要根据自身操作系统以及网络条件来选择相关配置项,生成不同的安装命令,
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预置镜像列表
平台基于原版 Ubuntu 镜像安装了不同版本的 Miniconda Python(3.7+),内置了常用开发工具,同时 pip、conda 和 apt 使用国内镜像源。 该镜像体积较小,适合作为基础镜像或是在轻量级任务中使用。 CUDA平台提供的 CUDA... 平台目前只提供 Pytorch 官方支持的 CUDA 版本组合。 TensorFlowTensorFlow 是一个用于机器学习的端到端开源平台。 它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统。平台预置了一系列的 TensorFlow 镜...
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...
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... 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。 前提条件您已购买GPU实例,并为其绑定公网IP,使其具备访问公网的能力。 安装GPU驱动(Linux)Linux操作系统的驱动安装采用S...
新功能发布记录
2024-04-15 集群本身和工作负载关联创建的云盘增加系统标签 集群本身增加用于标识集群的系统标签,集群内工作负载动态创建的云盘(EBS)资源也增加了标识所属集群的系统标签,将集群本身和工作负载通过动态存储卷声明... 对业务侧使用的 CUDA 等软件不同版本进行适配。 华北 2 (北京) 2024-01-31 自定义 GPU 驱动安装说明 华南 1 (广州) 2024-01-30 华东 2 (上海) 2024-01-30 AIOps 套件支持生成和下载巡检/故障诊断报告 【邀测·申请...
NVIDIA驱动安装指引
且不再继续安装。 若您使用开启了“后台自动安装GPU驱动”的实例创建自定义镜像,则该镜像中包含GPU驱动、CUDA和cuDNN库。 为自动安装了GPU驱动的实例更换操作系统时,若您开启“后台自动安装GPU驱动”,系统将会重新安装GPU驱动。 veLinux是字节跳动推出的自研Linux操作系统,详情请参考veLinux概述。 若默认的驱动版本无法再满足您的业务需求,您可以卸载NVIDIA驱动后,手动安装GPU驱动和安装CUDA工具包。 方式二:使用预装GPU驱动的...
【高效视频处理】体验火山引擎多媒体处理框架 BMF |社区征文
以下是我在部署和安装过程中的详细拓展。## 部署环境准备BMF 被设计为跨平台框架,支持 Linux、Windows 和 Mac OS。在选择部署环境时,我首先考虑了项目的实际需求以及各个平台的特点。- 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 的 GPU 加速至关重要。- ...
HPC裸金属-基于NCCL的单机/多机RDMA网络性能测试
系统将自动安装GPU驱动、CUDA和cuDNN库(驱动版本见下图)以及Faric manager安装包。 说明 实例创建完成后您只需启动NVIDIA-Fabric Manager即可。 是,如未绑定,请参见绑定公网IP。 方式一:在虚拟环境中测试网络性能步骤一:搭建Pytorch虚拟环境搭建Pytorch虚拟环境,具体操作请参见GPU-部署Pytorch应用。 步骤二:搭建NCCL环境执行以下命令,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。 ...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
安装TensorFlow开发环境## 1.TensorFlow安装环境需求安装之前,我们要了解TensorFlow对系统环境的要求,以Windows系统为例,TensorFlow的安装环境如下:**1.Windows64位操作系统2.VC++ 20153.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进入官网,拉到最下面,根据...
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...
