3. nvidia-smi vgpu -p 循环显示虚拟桌面中应用程序对GPU资源的占用情况 4. nvidia-smi -q 查看当前所有GPU的信息,也可以通过参数i指定具体的GPU。 比如nvidia-smi-q -i 0 代表我们查看服务器上第一块GPU的信息。 通过nvidia-smi -q 我们可以获取以下有用的信息: GPU的SN号、VBIOS、PN号等信息: GPU的总...
bash docker run --gpus all --rm nvidia/cuda:latest nvidia-smi 如果命令输出了NVIDIA GPU的信息,那么说明Docker已经正确识别并使用了NVIDIA驱动。 综上所述,通过在宿主机上安装NVIDIA驱动、安装nvidia-docker2、配置Docker守护进程以及运行测试容器等步骤,我们可以在Docker中利用NVIDIA GPU进行加速计算。
6.执行以下命令验证驱动是否安装成功: nvidia-smi 打印以下信息则安装成功: (base)xuehao@xuehao-Z370-HD3:~$ nvidia-smi Mon Feb609:55:222023+---+|NVIDIA-SMI 525.78.01 Driver Version: 525.78.01 CUDA Version: 12.0||---+---+---+|GPU Name Persistence-M|Bus-Id Disp.A|Volatile Uncorr...
#进入容器,查看gpu信息 docker exec -it stone_ai_llm bash nvidia-smi 容器内部查看gpu信息 # 查看cuda信息 nvcc -V 容器内查看cuda信息 #查看cudnn信息 cat /usr/include/cudnn_version.h 容器内查看cudnn信息 到此,离线安装cuda11.2、cudnn8版本的镜像就安装完成了,镜像比较大,包含python2.7、python3.6、py...
(3)在运行docker run -it中,将docker更改为nvidia-docker,即可运行。 (4)验证安装成功:使用nvidia-docker run -it 进入docker 环境中, $ Nvidia-smi 即可 查看nvidia-docker的状态 [root@ourui]#systemctl start nvidia-docker 之后,将docker 看成一个单独的系统,进行安装所需的软件和包即可。
$ sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 报错及解决 1、gpg: 找不到有效的 OpenPGP数据 可能原因:不能访问https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey解决:打开此网址,会自动下载 gpgke...
#Test nvidia-smi with the latest official CUDA imagedocker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 如下图所示: 三、用Docker(NVIDIA-Docker)载入TensorFlow镜像 参考Dockerhub关于Tensorflow的页面(链接),主要是“Running Containers”部分。例如,如果要开启一个基于Python2、CPU版的TensorFlo...
测试安装成功 docker run--runtime=nvidia--rm nvidia/cuda:9.0-basenvidia-smi docker run-it--runtime=nvidia--rm nvidia/cuda:9.0-basenvidia-smi 在安装过程中,使用 nvidia/cadu 时候,安装虽然成功,但会报错,不能使用,只能 nvidia/cuda:9.0-base...
| NVIDIA-SMI 470.82.01 Driver Version: 470.82.01 CUDA Version: 11.4 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=...