image.png 看一下自己电脑支持的cuda。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下面网址是cuda的历史版本,你可以根据你的cuda情况选择。 我选择10.2 https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive 12.再见 对不起,请跳到10的最后一句话, ,GPU用到虚拟机上需要做一个穿透 image.png 参考 ...
10 设置cuda的环境变量，在用户的.bashrc文件的末尾添加如下代码# cudaexport CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$CUDA_HOME/lib:$PATHH 11 修改运行级别回图形模式systemctl set-default graphical.target 12 重新启动，并测试是否安装成...
To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.1/bin ***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 455.00 is required for CUDA 11.1 functionality to work. To install the driver using this installe...
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-9.0/lib64,or, add /usr/local/cuda-9.0/lib64to/etc/ld.so.confandrun ldconfigasrootTouninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall scriptin/usr/local/cuda-9.0/bin Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdfin/usr/local/cuda-9.0/doc/pdffordetail...
进入https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择相应版本下载CUDA 这边选择了下载之后再上传至服务器安装 代码语言:javascript 复制 sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run 不勾选安装Driver,如图所示 在option-driver option里面勾选上面两个选项 安装完成后,配置环境变量 ...
2.2 安装cuda 在ubuntu上运行下方代码 sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 根据下方步骤进行安装 文档,输入q 接受,输入accept,回车 是否安装驱动,输入n,回车 是否安装cuda,输入y,回车 默认安装目录,回车 是否建立目录软链接,回车 是否安装默认程序,输入y ...
CUDA: 9.1 现在Tensorflow不支持CUDA 9.1,所以采用降级的办法来解决,将CUDA降为8.0,由于NVIDIA驱动可以向下兼容,所以不用卸载NVIDIA驱动。当然也可以不卸载9.1,但是安装目录下cuda软连接指向cuda-8.0即可。 卸载CUDA 9.1 (可选) 1 2 cd/usr/local/cuda-9.1/bin ...
sudo yum install devtoolset-7 # launch a new shell instance using the Software Collection scl tool: scl enable devtoolset-7 bash gcc --version 1. 2. 3. 4. 5. 如果重新登录,gcc 版本还是原先的版本,所以在 CUDA 安装前,需要执行scl enable devtoolset-7 bash。
操作系统:centos7.x Python:python3 所需软件 cuda_8.0.44_linux.run NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 二 安装流程 1.关闭UEFI 在BIOS里面检查你的UEFI是否开启,如果开启的话请立马关掉它(这个很重要,因为它很有可能导致kernel安装失败,遇到了这个坑,浪费了好多时间),具体怎么...
安装一个OpenCL实现,基于硬件,选择NVIDIA CUDA SDK (英伟达的显卡OpenCL是被包含在CUDA SDK内的); 安装Cmake项目生成工具(这个是可选的,我用它进行源码到项目的逆变换); 集成开发环境,选择Eclipse CDT 安装OpenCL实现 根据硬件显卡类型以及安装的Linux系统类型,在NVIDIA下载相应的安装包: ...