6.打开安装好的系统,第一次登陆要注册,输入账号和密码,然后输入:nvidia-smi 【!!!这里有个坑,就是不用再在Ubuntu系统下再安装显卡驱动了!!!】 我一开始不知道,安装了很多次都一直报错,提示: You do not appear to have an NVIDIA GPU supported by the 510.54 NVIDIA Linux graphics driver installed in th...
使用WSL命令进入Ubuntu-18.04系统,输入下面的命令,安装用于Ubuntu18.04版本的CUDA Toolkit 11.4: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin/etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nv...
完成NVIDIA-GPU驱动安装后,可以在cmd窗口输入nvidia-smi,查验是否安装成功。 我过去使用的NVIDIA-GPU_Driver-CUDA是457.xx-11.1,为了匹配更新的NVIDIA-GPU_Driver_CUDA-516.94-11.7,我顺便更新了CUDA-Toolkit。CUDA-Toolkit的更新过程,首先需要在NVIDIA官网下载匹配NVIDIA-CUDA-11.7的CUDA-Toolkit-11.7.0,其次再在NVIDIA...
sudomvcuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget <https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-4-local_11.4.0-1_amd64.deb> sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-4-local_11.4.0-1_amd64.deb sudo apt-...
这里安装Tensorflow和Pytorch两个主流的机器学习包,并配置好CUDA和CUDNN的加速。Ubuntu本身就会带Nvidia显卡的驱动,可以使用命令nvidia-smi查看显卡的信息。首先安装CUDA和CUDNN。使用conda search cudatoolkit查看可安装的版本,可以看到并不全。我的显卡是RTX3070,所以考虑使用cuda11.3,这也是兼容大多数包的版本。
三、安装CUDA Toolkit 根据从CUDA 12.2 Release Notes (nvidia.com)查到的CUDA Toolkit和Driver的版本...
使用https://www.nvidia.com/Download/index.aspx提供的兼容 GeForce 或 NVIDIA RTX/Quadro 显卡在系统上安装 NVIDIA GeForce Game Ready 或 NVIDIA RTX Quadro Windows 11 显示驱动程序。 cmd 检测 2. 安装 WSL 管理员终端打开 PowerShell 参考 https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual ...
除了DirectX 和 CUDA 支持外,NVIDIA 还在 WSL 2 中增加了对 NVIDIA 容器工具包(以前 nvidia-docker2)的支持。数据科学家准备在本地硬件下运行或在云中执行的容器化 GPU 工作负载现在可以在 Windows PC 上的 WSL 2 内按样运行。 首先,从应用商店安装Ubuntu: ...
安装Nvidia WSL2-compatibile 驱动 打开这个链接-> Get CUDA Driver-> log in -> download 管理员身份运行powershell: dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart ...