cuDNN下载地址: https://developer.nvidia.com/cudnn 然后再使用pycharm跑程序,再第一次时很慢,后面就快了 查看: 1、在cmd中使用命令 nvcc -V可查看cuda版本 2、在cmd命令中nvidia-smi可查看gpu使用情况,如果不能识别命令,需要设置Path变量,我的目录为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 下图是跑程...
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接着,我尝试了在命令行中安装驱动,尽管一般情况下这种操作能够成功,但我在安装过程中遇到了 nvidia-smi 报错,导致开机黑屏,无法进入系统。为解决此问题,我选择通过高级选项进入Ubuntu的recovery mode,选择root模式进行操作。在命令模式下,我执行了特定的命令,最后返回Ubuntu系统,重新安装驱动。由于尝...
进入刚刚下载的驱动文件所在目录,在命令行终端运行刚才下载的驱动: cd/home/username/Downloads# 此处的目录为你下载的驱动文件所在目录sh NVIDIA-Linux-x86_64-415.27.run --no-opengl-files 安装过程按照下面步骤进行选择: 总之一路continue,一路ok就行了。 检查安装结果 重启机器后,输入 nvidia-smi 查看输出显示...
#进入容器,查看gpu信息dockerexec-it stone_ai_llm bashnvidia-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、python3.7...
https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 如果不清楚选"标准"还是"DCH",那就选472.84,因为选标准搜出来的,472.84是最高版本,选DCH搜出来的,472.84是最低版本,如此看,472.84是个过渡 图稳定的话,下载NVIDIA Studio 驱动程序 WHQL 名稱 版本 ...
首先CUDA 有两种API,Runtime API 和 Driver API。nvidia-smi中显示的是 CUDA Driver API的型号,而...
首先,DGX-1的NVLink链接拓扑是这样的,我把这个链接DGX Validation 里的nvidia-smi topo -m画成了图(虽然他也提供了) DGX V100 NVLink 拓扑 2.2 p2pBandwidthLatency Test p2pBandWidthLatency Test的结果如下,这个test可以在cuda/samples/1_Utility里找到,需要make后执行。结果没什么太大问题,因为是双工链路,所以...
nvidia-smi 六、安装中遇到的一些问题 1.安装时会提示是否需要考虑兼容32位应用,提问:"install nvidia's 32-bit compattibility libraries"。如果需要,应在安装驱动前按下面步骤处理,并在安装中选择yes: 1)更新apt源 sudo apt update 2)安装32位兼容库: ...
nvidia-smi AI代码助手复制代码 查看显卡运行状况,输入 nvidia-settings AI代码助手复制代码 可以查看图形界面的配置: 这样就算安装完成了,另外笔者测试的时候发现双屏显示需要进行手动的设置,如下图所示: 需要手动设置一下双屏的位置,不然的话会重叠在一起。