在CentOS系统上安装nvidia-smi工具,通常意味着你需要安装NVIDIA的显卡驱动程序。以下是详细的步骤,包括确认系统版本、安装依赖、下载驱动、禁用nouveau驱动以及安装和验证NVIDIA驱动。 1. 确认CentOS系统版本和硬件支持 首先,你需要确认你的CentOS版本以及硬件是否支持NVIDIA显卡。 bash cat /etc/centos-release 此命令将显...
安装显卡后输入 nvidia-smi 就会显示显卡驱动版本信息,若提示 1,NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver 第一种情况是因为内核的不兼容,需要升级内核,卸载之前安装的显卡驱动,重启服务器选择新内核,重新再安装一遍。 第二种情况是因为显卡驱动需要重启才会生效,即重启服务器后...
[root@localhost ~]# ./NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run 输入nvidia-smi来查看是否可以看到GPU信息: [root@localhost ~]# nvidia-smi 至此安装完成。 安装CUDA 11.6 访问nvidia官网,下载CUDA,cuda的链接为:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 选择runfile文件来安装。 [root@localhost ~]# wget https:...
使用nvidia-docker 查看 GPU 信息: nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
卸载成功后,执行命令nvidia-smi验证卸载是否成功; 为避免实例异常,建议卸载完成后重启实例; 安装Nvidia驱动 安装前验证环境是否满足安装条件,依次执行以下命令 yum cleanallyum makecache yumupdate//更新yum源 yum install-y kernel-devel gcc//安装依赖环境 ls/boot|grep vmlinu rpm-aq|grep kernel-devel//验证内核...
重新测试nvidia-smi nvidia-smi 这个时候应该能出现正确的显卡信息 7. 解决CUDA initialization问题 虽然nvidia-smi输出正常,但是运行PyTorch的时候可能会出现类似这样的报错 UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() ...
4,查看状态 nvidia-smi ,正常显示即驱动安装完成。 二,安装cuda9 1, 安装cuda9注意一点,再安装步骤中的第二步,询问是否安装驱动时,选择 NO。因为上面步骤已经安装完成了nvidia驱动。 chmod +x cuda_9.0.103_384.59_linux.run sudo ./cuda_9.0.103_384.59_linux.run ...
通过确定GPU型号及操作系统,从nvidia网站下载驱动。然后屏蔽nouveau,安装kernel。当这些都完成后,使用init 3进入字符界面。再执行nvidia驱动的run,在提示输入的选项中选择输入accept,然后选择install就可以了。最后使用驱动自带的nvidia-smi可执行程序进行验证驱动是否完成了安装。
5、重启机器，运行nvidia-smi检查驱动是否正确加载以及cuda版本。[root@node41 ~]# nvidia-smi 6、用...
6、若步骤5执行过程中没报错,则安装成功。重启,执行nvidia-smi可查看相关信息。 7、遇到的问题: ERROR: Unable to find the kernel source treeforthe currently running kernel. Please make sure you have installed the kernel source filesforyour kernelandthat they are properly configured; on Red Hat Linux...