在安装完成 NVIDIA 显卡驱动之后,对于 windows 用户而言,cmd 命令行界面还无法识别 nvidia-smi 命令,需要将相关环境变量添加进去。如将 NVIDIA 显卡驱动安装在默认位置,nvidia-smi 命令所在的完整路径应当为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 也即将上述路径添加进Path系统环境变量中。 2. 查看 CUDA 信息 ...
Process name:进程的名字,一些可以找到其路径 GPU Memory Usage:该进程的显存使用情况 2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行...
nvidia-smi CUDA 安装完驱动之后，要使用显卡，还需要使用CUDA编程。CUDA是英伟达推出的并行计算架构，简单...
deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda 4、清理cuda,重新安装,安装前查看本地/etc/apt/source.list.d中有没有匹配的离线源,正好有 image.png apt-get purge nvidia* apt-get autoclean apt-get autoremove apt...
nvidia-smi: NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi) 是一个命令行实用程序,用于监视和管理 NVIDIA GPU 设备。它提供了关于 GPU 使用情况、温度、驱动程序版本等信息,并可以用于设置 GPU 相关的参数。 nvprof: NVIDIA Profiler (nvprof) 是一个用于分析和优化 CUDA 应用程序性能的命令行工具。它可以收集 ...
在安装cuda前,可以在 TensorFlow官网 查看cuda和cudnn相对应较合适的版本,cuda版本和驱动版本兼容可在此处查看。 这里选择cuda10和cudnn7.4。 1.在 此处 下载对应版本的离线安装包(以.run为后缀) 这里下载的是cuda_10.0.130_410.48_linux.run。 2.使用命令chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run赋予cuda安装...
为了检验这个问题,单纯拉了一个“nvidia/cuda:${CUDA_VERSION}-cudnn8-devel-ubuntu20.04”的基础镜像,没有装任何依赖,放到目标宿主机上运行,这个时候没有做任何符号链接、环境路径的设置,nvidia-smi输出正常了。这就说明了镜像正常的时候根本不需要做任何设置!同时也就是说“nvidia/cuda:${CUDA_VERSION}-cudnn8...
查看驱动版本:右键点击GPU,选择“属性”,在“驱动程序”选项卡中可以看到驱动程序版本。 在Linux中,您可以使用命令"cat /proc/driver/nvidia/version"查看NVIDIA驱动版本信息,包括CUDA支持的版本。 除了命令行工具,NVIDIA-SMI(NVIDIA System Management Interface)也可以帮助我们获取关于GPU的详细信息。在Windows和Linux系统...
第一行:表示驱动的版本,以及驱动可以使用的CUDA的最高版本; nvidia-smi命令解析 第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动,这个速度是计算机期望的风扇转速,实际情况下如果风扇堵转,可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温(比如我们实验室的服务器是常年放在...
1. 彻底搞懂深度学习环境配置(conda虚拟环境、nvcc、nvidia-smi、cuda版本切换、cudnn、LIBRARY_PATH) 10:27 2. 语音识别技术精炼(CTC、LAS、Encoder-Decoder、RNN Transducer) 21:20 3. RNN-Transducer代码讲解 13:03 4. 目标检测SOTA算法Co-DETR原理和代码讲解(传统目标检测和端到端方案的集大成者,无NMS...