1、执行nvidia-smi出现问题: root@amax:~$ nvidia-smi NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running. 2、常见的可能性是ubuntu内核版本和nvidia驱动版本不匹配,ubuntu重启时内核版本自动升级造成了(but我确实...
自己设置启动内核是一种解决方法,另一种解决办法是更新nvidia驱动,如果原来是用.run文件安装的(推荐这种安装方式),那么解决方法: 首先卸载原来安装的驱动:sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run --uninstall 然后到nvidia显卡驱动官网查询自己显卡型号对应的驱动.run文件,官网上的是最新的。 然后给新的文件赋予权限:chmod...
Ubuntu子系统能够安装cuda,nvcc -V也正常显示,但是输入nvidia-smi报错: NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running. 安装驱动,使用: sudo dkms install -m nvidia -v 440.100 又报错: Error! Your kernel...
最后重新:sudo nvidia-docker run -it IMAGE_ID bash进去即可,注意先前有容器的需要删除掉,发现进去了还是不行,需要重新开个容器
使用XDL Docker镜像registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xdl/xdl:ubuntu-gpu-tf1.12,在服务器上进行测试,但是容器内使用nvidia-smi等命令,会报错Failed to initialize NVML: Unknown Error。同时跑demo时,仅能以cpu方式训练模型,无法使用gpu。 我们的服务器系统是centos
Jax报错:Windows系统环境下WSL中运行Jax会导致nvidia-smi报错退出,无法使用nvidia-smi和gpustat 环境: Window11下的WSL: 运行jax,导致nvidia-smi无法使用,不过经过测试发现虽然nvidia-smi报错无法使用,但是GPU已经可以正常使用,调用jax的GPU运行也保持正常,只不过无法使用nvidia-smi对GPU状态进行查询。
【摘要】 如果基础镜像中已经安装了nvidia-smi,但是执行后无反应。主要原因还是Path设置的问题。参考以下代码进行相关PATH配置即可:export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/usr... ...
今天学习了rsync的同步操作，本打算往服务器同步一些数据，于是报了一下错误： ➜ ~ rsync -r /...
今天使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia命令在服务器安装pytorch后,使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用时,返回为FALSE。 于是上网搜了搜,发现可能是pytorch版本和CUDA版本不一样,于是使用nvcc --version命令查看CUDA版本,返回是9.1。But,我在官网并没有...