yum install nvidia-detect nvidia-detect 输出如下: 所以,当前Nvidia显卡型号为:kmod-nvidia-470xx 9. 查找对应型号驱动 1 yum search kmod-nvidia-470xx 10. 安装Nvidia驱动 1 yum -y install kmod-nvidia-470xx.x86_64 因为访问nvidia网络比较慢,所以等待时间比较长 11.验证是否安装成功 1 nvidia-smi 此截图...
ex:https://github.com/NVIDIA/nvidia-modprobe/archive/460.56.tar.gz #Compilationyum install m4 gcc#Packagingyum install rpm-build Building with script Fetch script frommainbranch cdyum-packaging-nvidia-modprobe git checkout remotes/origin/main -- build.sh ...
nvidia-driver-latest-dkms-devel x86_64 3:525.85.12-1.el7 cuda-rhel7-x86_64 19 k nvidia-driver-latest-dkms-libs x86_64 3:525.85.12-1.el7 cuda-rhel7-x86_64 186 M nvidia-modprobe-latest-dkms x86_64 3:525.85.12-1.el7 cuda-rhel7-x86_64 34 k nvidia-persistenced-latest-dkms x86_64 ...
1、在[官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载对应的CUDA 11.2,并安装 2、配置环境变量 四、安装cuDNN 1、在[官网](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)(注册)上下载cuda11.2对应得cuDNN版本 2、检验安装是否成功 五、安装tensorflow-gpu2.5 1、创建虚拟环境 2、进入环境 ...
sudo apt install deepin-graphics-driver-manager 安装深度的“显卡驱动器”,切换到因特尔默认驱动,然后重启两次,确认切换成功后,进行下一步。 第二步、卸载英伟达开源驱动 如果刚刚安装好系统,什么都没操作,那么这一步可以省略。 sudo apt autoremove nvidia-* ...
*.rpm * nvidia-driver-NVML-${version}*.rpm * nvidia-kmod-common-${version}*.rpm * nvidia-libXNVCtrl-${version}*.rpm * nvidia-libXNVCtrl-devel-${version}*.rpm * nvidia-modprobe-${version}*.rpm * nvidia-persistenced-${version}*.rpm * nvidia-settings-${version}*.rpm * nvidia-...
sudo apt-get install nvidia-xxx*** 1. xxx是版本号,可以在打完前面的之后摁Tab,会问你要不要看有那些版本 重新打开图形界面 sudo /etc/init.d/lightdm start 1. 重启,然后就ok了 nvidia-smi查看 三、搭建docker服务器 1.安装docker 1.点击链接link. 选择Dcos ...