自己设置启动内核是一种解决方法,另一种解决办法是更新nvidia驱动,如果原来是用.run文件安装的(推荐这种安装方式),那么解决方法: 首先卸载原来安装的驱动:sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run --uninstall 然后到nvidia显卡驱动官网查询自己显卡型号对应的驱动.run文件,官网上的是最新的。 然后给新的文件赋予权限:chmod...
中间系统曾经有过升级,这也是问题所在。系统升级导致内核改变,并可能导致它与显卡驱动不再匹配,所以在开机后屏幕分辨率明显出现问题,如果使用 nvidia-smi 命令会出现以下错误: NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver 解决: 1. 首先进入 ubuntu 的 GRUB 界面(注:本机只安装...
你可以重装一下驱动试试。
窗口太小时，nvidia-smi 就可能显示不全。实在不行就重定向到文件再查看。nvidia-smi > a.txt
命令是nvidia-smi，不是nvidias-smi
一、环境介绍 操作系统: ubuntu 18.04 64位 PC机 QT版本: 5.12 二、运行效果图 三、核心...
nvidia-smi..nvidia-smi显示gpu被模型的进程占用,但监控gpu使用率一直为0,tensorflow死活不跑gpu,怎么都跑cpu,有知道为什么的大佬么
然后用heavy load压的时候,任务管理器性能页签里的GPU使用率能到99%左右,但是 nvidia-smi.exe命令显示的使用率却很低,才百分之几。 比较奇怪的是,同样的压测软件、压测办法,我在T4卡Server2019上没遇到A10卡这种命令行和任务管理器性能页签百分比不一致的情况,也可以说是系统、显卡驱动、硬件之间的兼容性问题。
今天使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia命令在服务器安装pytorch后,使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用时,返回为FALSE。 于是上网搜了搜,发现可能是pytorch版本和CUDA版本不一样,于是使用nvcc --version命令查看CUDA版本,返回是9.1。But,我在官网并没有...