5. 验证NVIDIA驱动在WSL中的安装和配置 安装完成后,你可以通过运行nvidia-smi命令来验证NVIDIA驱动是否已成功安装和配置。在WSL终端中,输入以下命令: bash nvidia-smi 如果一切顺利,你应该能看到NVIDIA GPU的详细信息,包括驱动程序版本和CUDA版本等。 注意事项 这些步骤可能会因WSL版本、操作系统或GPU型号的不同而有...
直接在powershell里输入nvidia-smi,出来的是windows下的cuda版本 01-11 · IP 属地河南 回复4 阿孟 The CUDA driver installed on Windows host will be stubbed inside the WSL 2 as libcuda.so, therefore users must not install any NVIDIA GPU Linux driver within WSL 2 其实官网已经说明了 不需要再安装...
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6 安装成功后,输入 nvidia-smi 来显示显卡信息: 至此cuda就安装完成了。 虽然已经可以正常使用,但系统会提示: 意思是虽然win11有代理配置,但没有镜像到wsl,无法使用代理。 搞开发的如果没有代理服务,那还搞什么开发,岂不是痴人说梦,何易于盲子夜行。 在用户目录新建:...
image.png cmd命令行输入:nvidia-smi,如果显示下面类似信息则表示安装成功 image.png 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 a...
ollama 在/usr/bin/找不到 nvidia-smi 位置,所以会有如上警告,所以需要创个链接指向: 方法一:sudo ln -s $(which nvidia-smi) /usr/bin/ 方法二:sudo ln -s /usr/lib/wsl/lib/nvidia-smi /usr/bin/ 参考:https://github.com/ollama/ollama/issues/1460#issuecomment-1862181745 ...
1、检测Windows下是否安装显卡驱动 使用管理员身份,打开Windows powershell: nvidia-smi 如未出现如图表格,则说明显卡驱动未成功安装,请参考下面教程去英伟达官网下载最新版本驱动进行安装: 2、下载显卡驱动,请移步英伟达官网,点我直达:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer ...
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi5. 下载 NVIDIA Tensorflow 并运行docker-jupyter 参考文档: https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/accelerating-tensorflow-on-a100-gpus/ 5.1) 下载 NVIDIA Tensorflow 依赖环境 ...
GPU Device 0: "Maxwell" with compute capability 5.0 终于成功了!!! Baidu Apollo安装注意事项: dev_start.sh中通过nvidia-smi判断是否有GPU,直接改为GPU可用 使用国内镜像:bash docker/scripts/dev_start.sh -g cn 如果/etc/docker/daedom.json 文件为空,service docker start 就会失败...
但是我刚装完wsl2 nvidia-smi就有cuda version 2022-05-25· 北京 回复7 阿孟 The CUDA driver installed on Windows host will be stubbed inside the WSL 2 as libcuda.so, therefore users must not install any NVIDIA GPU Linux driver within WSL 2 其实官网已经说明了 不需要再安装了 2023-...
nvidia-smi 如果出现类似于下图效果,即安装完成。 检测驱动是否安装完成 记下图中的CUDA version 3. 在WSL2中安装CUDA(WSL2中操作) 参考CUDA官网,选择自己对应的版本。 https://developer.nvidia.cn/cuda-downloads 这里的cuda版本,要比刚才cmd中标注的CUDA version要低。