原本一开始有人说是驱动版本问题 我nvcc -V是ok的,但是nvidia-smi一直报错,Command ‘nvidia-smi’ not found, but can be installed with: 解决 cp /usr/lib/wsl/lib/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi chmod ogu+x /usr/bin/nvidia-smi 在wsl2中运行这两个语句,再输入nvidia-smi,成功了 ——— 版权声...
I have new windows server where I have installed WSL2 for GPU pass through, but nvidia-smi command is not working and it gives NVML initialization : unknown error whereas nvidia-smi.exe is working from the windows side H…
在我的桌面上,nvidia-smi和CUDA的示例在WSL2中工作得很好。但是在我的笔记本电脑上,运行nvidia-smiin WSL2会返回: 代码语言:javascript 复制 $ nvidia-smi Failed to initializeNVML:GPUaccess blocked by the operating system Failed to properly shut downNVML:GPUaccess blocked by the operating system 我知道我...
Linux系统:尽管可以从WSL1使用的系统直接转为WSL2,但是1中已经安装了很多包,各种依赖关系,不如为WSL2设置一个新系统 Cuda Driver:只在windows中安装,无需在linux中再安装,意味着nvidia-smi命令是无效的 Cuda Toolkit:先查看自己需要的包是否需要单独安装,若单独安装,取消选中Driver;否则(如用conda安装pytorch时),co...
一定要记得操作这一步,不然nvidia-smi是无效的。 深度学习环境的配置 特别注意!!!WSL 中不需要安装 NVIDIA GPU驱动程序,因为 WSL 使用的是 Windows 端的驱动程序,同时甚至不需要安装 CUDA、cudnn之内的工具包,首先现在的深度学习框架安装脚本会自动在环境中安装这些工具包,其次,我更推荐用docker配置深度学习环境,这...
如果update参数无效,没有更新wsl,则说明你没有使用预览版的windows系统,wsl的版本低。也许你从NVIDIA、Docker、Microsoft看到的文档中告诉你大于某个版本号就可以,但我建议你使用当前最新版本。 If you find wsl cannot be updated, please update your windows os to the latest preview version. ...
请注意,使用nvidia-smi命令不起作用是正常的 安装NVIDIA Container Toolkit distribution=(. /etc/os-release;echoIDVERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/distribution/nvidia-docker.list | sud...
Linux系统:尽管可以从WSL1使用的系统直接转为WSL2,但是1中已经安装了很多包,各种依赖关系,不如为WSL2设置一个新系统 Cuda Driver:只在windows中安装,无需在linux中再安装,意味着nvidia-smi命令是无效的 Cuda Toolkit:先查看自己需要的包是否需要单独安装,若单独安装,取消选中Driver;否则(如用conda安装pytorch时),co...
在我的桌面上,nvidia-smi和CUDA的示例在WSL2中工作得很好。但是在我的笔记本电脑上,运行nvidia-smiin WSL2会返回: 代码语言:javascript 复制 $ nvidia-smi Failed to initializeNVML:GPUaccess blocked by the operating system Failed to properly shut downNVML:GPUaccess blocked by the operating system ...
为执行nvidia-smi添加软连接,若不添加,则无法识别nvidia-smi指令ln-s /usr/lib/wsl/lib/nvidia-smi /usr/local/bin 配置cudnn,进入cudnn官网下载对应CUDA版本的cudnn,我下载的是cuDNN v8.8.0。第一次下载需要注册cudnn账号,我是先下载至物理机,然后再解压至WSL的Ubuntu当中。