查找GPU用户组,一般为vglusers。 su - root ls -l /dev/nvidia* 将Donau Scheduler Agent管理员用户加入到GPU用户组。 usermod -a -G vglusers <ccs_agent> 重新打开会话,再次验证Donau Scheduler Agent管理员用户是否可以执行CUDA命令。 su - ccs_agent nvidia-smi操作步骤收藏...
sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev 安装cuDNN 8 可能遇到的问题:/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8 not a symbolic link 可能遇到的问题:test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: 没有那个文件或目录 __EOF__...
安装cuda toolkit 需要在命令行界面,首先需要关闭图形界面: sudo service lightdm stop 在终端运行指令 sudo sh cuda_8.0.27_linux.run 不需要安装显卡驱动,这个选no其他都是yes. 安装完成后,需要装一些依赖库: sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa...
注意:下载的是 WSL-Ubuntu,我这里选择第一种下载到本地安装的方式,在 linux里 执行网站里提供的安装说明命令。 安装相关依赖库 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 编辑配置文件 sudo vim ~/.bashrc,加入...
1. Ubuntu16.04下安装CUDA8.0,CUDNN和tensorflow GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器,当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练。 1.1安装依赖包 $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python...
然后安装NVIDIA GPU的驱动: $ sudo apt install nvidia-410-dev 注意上述命令安装的是410版本的驱动,更具体的版本号在安装时会显示,需要注意这个版本号,因为可能CUDA会依赖某个具体的版本。 参考:How do I install NVIDIA and CUDA drivers into Ubuntu?
创建一个用于安装cudatoolkit的Docker镜像。首先,你需要创建一个Dockerfile来定义镜像的配置。下面是一个示例Dockerfile: FROMnvidia/cuda:11.0-baseRUNapt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends\cuda-compiler-11-0\cuda-libraries-dev-11-0\cuda-runtime-11-0\libcudnn8=8.0.5.39-1+cud...
nvcc 显示的 CUDA 版本:nvcc --version 显示的是你实际安装的 CUDA 工具包(Toolkit)的版本。这是你用来编译 CUDA 应用程序的版本。 通常情况下,nvcc`显示的版本应该匹配或低于`nvidia-smi`显示的版本。原因是,nvcc 显示的是你在开发中使用的 CUDA 工具包版本,而 nvidia-smi 则是驱动程序支持的版本。因此,如果...
如果安装出错,重新安装即可覆盖。 检查安装是否成功: nvidia-smi 1. 2.安装cuda 验证你的显卡是否支持cuda 查看你的显卡信息:lspci | grep -i nvidia。 进入GPU列表页面。 根据第一条命令输出的信息查看支持的显卡列表。比如我的显卡是GeForce系列,则点击CUDA-Enabled GeForce Products,然后会展开受支持的显卡,确保...