一、为什么nvidia-smi和nvcc --version版本不一致 发现此问题的起因是在用DGL的cuda时一直发生错误:Check failed: allow_missing: Device API gpu is not enabled. Please install the cuda version of dgl. 搜了一圈,都说要降级dgl到0.4.1版本,但如果降级就不能使用dataloading类分batch训练。最后搜到一个靠谱...
Ubuntu内核自动升级会导致nvidia-smi失败,显卡驱动与内核版本不匹配。解决的两种思路,一是内核版本降级,二是更换与内核版本匹配的驱动。 一没有实验成功(可能是配置错误),所以按照二执行,参照网上大神的步骤,简单做一个 记录,以备后续遇到使用。 问题: xxx@ubuntu: ~$ nvidia-smi NVIDIA-SMI has failed because it...
在terminal里面输入命令nvidia-smi,看到安装成功的输出,就是正确了。 cudnn的安装文件:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
在terminal里面输入命令nvidia-smi,看到安装成功的输出,就是正确了。 cudnn的安装文件:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
| NVIDIA-SMI 367.64驱动程序版本：367.64 | | --- + --- --- + --- + | GPU名称持久性...
在Ubuntu 20.04上安装NVIDIA驱动、Anaconda并搭建深度学习环境时，初次尝试可能会遇到挑战。首先，从检查系统中是否已有NVIDIA驱动开始。尝试通过`sudo apt install nvidia-utils-510-server`安装，但可能遇到与内核不兼容的问题。若安装后`nvidia-smi`报错，可能需要降级内核并禁用系统自带的Nouveau驱动。使用`...
第七步:进入unraid终端输入NVIDIA-smi查看显卡驱动版本和cuda版本,并在lxc容器安装相应的显卡驱动和cuda。注:建议对unraid的显卡驱动和cuda降级,并在lxc容器用简易命令安装NVIDIA显卡驱动和cuda。 第八步:进入lxc容器输入: apt install -y kmod chmod +X NVIDIA-Linux-x86_64-550.78.run ...
点击“软件和更新”，选择“附加驱动”选项卡。勾选“nvidia-driver-418-server”，点击“应用更改”。检查驱动安装成功，输入“nvidia-smi”。第二步：安装CUDA。下载对应版本的CUDA，最高支持Ubuntu 18.04。需降级gcc至7.0版本以匹配CUDA 10.1需求。操作如下：下载CUDA包。安装gcc7并修改优先级，输入...
完成后输入 nvidia-smi,回车后若没有输出内容则说明卸载成功。 输入 sudo service lightdm start 可回到图形界面。 解决循环登陆的根源:内核降级 卸载了显卡驱动后才重新登陆了ubuntu系统。后来发现出现循环登陆是ubuntu系统自动将内核升级了,于是与现有的显卡驱动不兼容。想要回到先前版本的内核,但是在网上搜索了很多教程...