阿里云Ubuntu18.04 GPU服务器驱动、cuda、cudnn配置tips

最新推荐文章于 2024-11-30 16:50:03 发布
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文章标签： cuda gpu
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ubuntu阿里云服务器配置gpu+jupyter+pytorch
weixin_41772246的博客
04-03 818
ubuntu16.04阿里云服务器配置gpu+jupyter+pytorch 配置显卡 sudo dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604_375.66-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-drivers reboot 测试是否安装成功 nvidia-smi ...
阿里云GPU配置记录（附坑点）
killfat的博客
05-31 5042
第一次配置云GPU环境，踩了许多坑，特在此总结记录一下。 坑点1：阿里云不会提醒地区内实例的占用情况。若该区拥挤，则停止实例后由于区域GPU资源不足无法启用，带来不必要的损失；它也根本不会提醒你哪些地方还有相同配置的实例可用，完全需要自己逐个确认。 坑点2：注意安装操作系统的版本，阿里云ubuntu只有14.04和16.04，跑深度学习的话要选择64位的操作系统；（这个是配置过程许多包所要求的...
阿里云GPU服务器ubuntu18.04 cuda9.2 cudnn7.1环境 python3 tensorflow1.8编译和whl安装
f351873170的博客
06-04 909
目录参考链接和傻瓜安装1.CUDA9.2 和驱动的安装2.CUDNN7.1的安装3.NCCL 2.2.13的安装4.安装依赖5.配置TensorFlow源6.编译tensorflow 参考链接和傻瓜安装 参考链接 https://www.pytorials.com/how-to-install-tensorflow-gpu-with-cuda-9-2-for-python-on-ubuntu 我自己编译花了大概5个小时，反正是贼麻烦，如果不想自己编译的话，可以去我的云盘下载，里面有编译需要的文件，也可以
阿里云服务器安装nvidia驱动与cuda（虚拟化型、计算型）
ke4989的博客
11-30 814
GPU云服务器安装cuda时，虚拟化型实例推荐安装GRID，在计算型实例中可直接安装，本文附安装文档链接。
什么是GPU计算？阿里云国际版有没有GPU计算？-Unirech
Unirech专业靠谱云服务分销商
06-24 1055
GPU计算是指使用GPU（图形处理单元）作为协处理器来加速CPU，以加速科学、分析、工程、消费者和企业应用程序的运行。GPU加速器由NVIDIA®于2007年首次推出，现在已经支持了世界各地的政府实验室、大学、公司和中小企业的节能数据中心。GPU加速了从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序。GPU通过卸载一些计算密集型和耗时的代码部分来加速运行在CPU上的应用程序。 应用程序的其余部分仍在CPU上运行。 从用户的角度来看，应用程序运行得更快，因为它使用GPU的大规模并行处理能力来提高性能。
Ubuntu18.04+GTX1060(1660)+cuda10.1+cudnn7.6.5+pytorch1.7.1配置
weixin_43847196的博客
07-27 2047
深度学习环境配置笔记
Ubuntu 18.04搭建TensorFlow模型训练环境的笔记
qq_39631051的博客
06-17 1454
记录Ubuntu 18.04搭建模型训练环境的笔记。
服务器容器内安装cuda10.0+cudnn7.6.0
weixin_43689163的博客
06-04 3061
服务器容器内安装cuda以及cudnn可以直接在docker hub中拉取所需要的镜像，免去了安装的步骤，但是在实验过程中，有时候需要对其进行更改。以下是安装cuda10.0+cudnn7.6.0的步骤。 1.安装g++以及gcc sudo apt-get install gcc-5.4 sudo apt-get install g++-5.4 cd /usr/bin sudo mv gcc gcc.bak sudo ln -s gcc-5.4 gcc sudo mv g++ g++.bak sudo ln
Ubuntu下nvidia driver和cuda版本管理
zg的博客
12-05 2024
cuda和nvdia driver驱动版本管理
战神笔记本ubuntu 18.04.1LTS cuda10.0安装折腾记
Alex_StarSky的博客
11-03 5374
战神笔记本ubuntu 18.04.1LTS cuda10.0安装折腾记 折腾前奏安装准备安装Ubuntu18.04.1系统cuda 10.0 安装过程 折腾前奏 写下本记录的原因是因为网上的教程多却没有说到重点，或者说的并不详细，记下折腾的过程给有需要的人更加方便，也是给入手国产笔记本折腾带来一丝信心。 追求更高，更新，更快，就是生活中折腾的源动力。 尽一份微薄力量支持国货，于是入手神舟战神最新...
GPU服务器环境配置
w112348的博客
03-23 1636
下载早期版本的whl文件：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
Ubuntu20.04LTS安装RTX-3060显卡驱动
计算机科研杂货铺
11-14 8520
点击左下角的“显示应用程序”->软件和更新。在ubuntu软件中，将“下载自”更换为阿里云的镜像源（换成国内的镜像源可以提高下载速度），说明没有安装显卡驱动（没有显卡驱动，说明显卡只是简单的插在了设备上，设备并没有识别这个显卡）。将Canonical 合作伙伴（Canonical Partners）勾选上。在Graphics位置，显示的是。如下所示，即为安装成功。安装NVIDIA驱动。
阿里云GPU服务器NVIDIA驱动安装与更新
weixin_43738628的博客
04-14 5613
一、下载驱动程序 驱动程序可在NVIDIA官网下载，选择相应显卡型号和操作系统的驱动下载[直达链接] 二、运行安装脚本 bash NVIDIA-Linux-x86_64-418.126.02.run 注意：这里CUDA也已经安装成功了 三、测试安装是否成功 nvidia-smi 更新驱动 更新驱动需要先卸载原来的驱动，如果原来是使用deb安装包安装了驱动，那么使用以下步骤卸载驱动。 1.卸载...
用阿里云镜像加速CUDA安装（Ubuntu20.04）
Veritaz的博客
02-16 3322
用阿里云镜像加速CUDA安装（Ubuntu20.04） 截至当前，最新的CUDA版本11.2。 参考使用阿里云镜像安装CUDA环境，原作者是Ubuntu 18.04，安装的是CUDA10.1版本，需要的命令如下： wget https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-
阿里云虚拟化型GPU TeslaP4 ubuntu安装NVIDIA驱动问题
weixin_43807591的博客
09-24 3131
打算用阿里云的虚拟化型GPU服务器部署深度学习模型，但是在研究了两天后也没成功安装NVIDIA驱动，服务器具体信息如下 当我选择了这个服务器后，问题就来了，如果是计算型GPU，那可以自动安装环境和驱动，不过需要等一些时间（有赚黑钱嫌疑），但虚拟化型还要自己安装NVIDIA驱动，我们的ubuntu版本号是18.04.2，linux内核是4.15.0，打算安装cuda10.1以及NVIDIA-Lin...
cuda 安装 阿里云镜像
mixboot
02-17 2315
wget https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
阿里云Tesla P100GPU云服务器搭建TensorFlow环境
小希望gg的博客
05-09 9605
最近基于深度学习的图像识别项目需要用到GPU加速,申请了阿里云的GPU服务器,在搭建过程中遇到了一些问题,现在将搭建过程记录环境: 阿里云GPU服务器Tesla P100操作系统: Ubuntu 16.04准备安装包(这个是我用来测试搭建的包,如果想用新版本,请自行下载,对应的包文件会提供下载链接):    Nvidia驱动: NVIDIA-Linux-x86_64-390.46.run    官...
搭建Ubuntu GPU服务器(宿主机篇)
weixin_42937217的博客
11-20 3316
搭建Ubuntu GPU服务器(宿主机篇) 1、安装Ubuntu 20.04 注意，安装千万不要选择最小安装，就选正常安装就行 2、换源 阿里源网站 注意千万别换成其他版本的源，一定要对应ubuntu 20.04 cd /etc/apt sudo cp source.list source.list.bak sudo vi source.list 将以下内容替换进去 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe m
Linux服务器下配置tensorflow-gpu环境（含cuda、cudnn）
myl_0808的博客
08-14 3790
最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。 激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置。下面几个步骤的操作均在该虚拟环境下进行。（当然你也可以在anaconda默认环境下进行配置） 命令 sou
阿里云服务器安装GPU驱动
最新发布
03-20
<think>好的，用户想在阿里云ECS实例上安装NVIDIA GPU驱动程序。首先，我需要回忆相关的引用内容，看看有没有具体的步骤。引用[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都提到了安装驱动的方法，尤其是引用[3]提到了下载驱动的具体命令，而引用[2]则提到了使用自动安装脚本。用户可能希望步骤清晰，所以需要分步骤说明。 首先，确认实例类型是否正确，必须选择GPU计算型实例，比如gn6v、gn7i等，这点引用[4]有提到支持的GPU类型。然后，检查操作系统兼容性，CentOS 7.3在引用[3]的例子中出现过，但可能需要更通用的支持，比如Ubuntu或CentOS的较新版本。 接下来，安装前的准备工作。需要停止所有GPU相关的服务，这点在引用[2]中提到安装前不要操作GPU或安装相关软件。然后禁用nouveau驱动，这在大多数Linux系统安装NVIDIA驱动时都是必要步骤，但引用中没有详细说明，可能需要补充通用的步骤。 然后下载驱动，引用[3]给出了具体的wget命令下载特定版本的驱动，但用户可能需要到NVIDIA官网选择适合自己GPU型号和系统版本的驱动，引用[1]提供了官网的链接。自动安装脚本在引用[2]中提到，可以通过ECS控制台运行脚本，这可能是更简便的方法，所以应该将两种方法都列出来，让用户选择。 安装步骤部分，手动安装需要给.run文件执行权限，运行安装程序，并处理可能的内核模块问题，比如安装kernel-devel和kernel-headers，这在引用中没有提到，但属于常见问题。自动安装脚本则直接运行，但需要等待时间，如引用[2]所说大约15-20分钟。 安装后验证，使用nvidia-smi命令检查，引用[5]中的用户执行了pip list查看安装的包，但这里应该主要关注驱动是否正确安装。CUDA的安装可能作为后续步骤，但用户的问题只提到驱动，所以可能在相关问题里提到。 最后，注意事项里需要提到驱动版本与CUDA的兼容性，引用[4]和[5]提到了GPU实例的类型和可能的应用，比如TensorFlow-GPU，但用户当前的问题可能不需要这些，不过可以作为相关建议。 生成的相关问题需要围绕安装后的步骤、优化、应用场景等，比如如何安装CUDA，如何验证，或者不同实例类型的选择，这些都可以从引用中找到相关内容，比如引用[4]提到GPU实例规格，引用[5]提到安装TensorFlow-GPU。 需要确保步骤清晰，引用对应的来源，比如自动安装脚本来自引用[2]，手动下载来自引用[1]和[3]。同时，注意使用正确的LaTeX格式，变量和代码块正确标注。</think>### 如何在阿里云ECS实例上安装NVIDIA GPU驱动程序？ #### **步骤1：确认实例类型** - 确保ECS实例为**GPU计算型**（如`gn6v`、`gn7i`）或**虚拟化型GPU实例**（如`vgn6i`），且已分配GPU设备[^4]。 - 检查GPU型号（如NVIDIA P100、V100等），以匹配驱动版本[^3]。 #### **步骤2：操作系统兼容性** - 支持的系统包括： - CentOS 7.x/8.x - Ubuntu 18.04/20.04 - Alibaba Cloud Linux 2/3 #### **步骤3：安装前准备** 1. **停止所有GPU服务**： ```bash sudo systemctl stop nvidia-* ``` 2. **禁用Nouveau驱动**（默认开源驱动）： ```bash echo "blacklist nouveau" | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf sudo update-initramfs -u # Ubuntu/Debian sudo dracut --force # CentOS/Alibaba Cloud Linux ``` 3. **安装依赖包**： ```bash # CentOS sudo yum install -y kernel-devel kernel-headers gcc make # Ubuntu sudo apt-get install -y build-essential ``` #### **步骤4：下载驱动程序** - **手动下载**： - 访问[NVIDIA驱动下载页](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx)选择对应驱动（如`NVIDIA-Linux-x86_64-<版本号>.run`）[^1]。 - 或直接通过命令下载（以P100驱动为例）： ```bash wget http://us.download.nvidia.com/tesla/396.44/NVIDIA-Linux-x86_64-396.44.run ``` - **自动脚本安装**： - 在ECS控制台运行官方提供的自动安装脚本（包含驱动、CUDA和CUDNN）[^2]。 #### **步骤5：安装驱动** - **手动安装**： ```bash chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --silent --dkms ``` 安装过程中选择： - `Yes`禁用Secure Boot（若有） - `Install 32-bit compatibility libraries`（可选） - **自动脚本安装**： ```bash # 根据阿里云文档执行脚本（需从控制台获取具体命令） sudo curl -sL <阿里云脚本URL> | bash ``` 安装约需15-20分钟，期间**勿操作GPU**[^2]。 #### **步骤6：验证安装** 1. 运行命令检查驱动状态： ```bash nvidia-smi ``` 输出应显示GPU型号、驱动版本和显存占用，例如： ``` +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 470.82.01 Driver Version: 470.82.01 CUDA Version: 11.4 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:00:07.0 Off | 0 | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ ``` 2. 检查内核模块加载： ```bash lsmod | grep nvidia ``` #### **注意事项** - **驱动与CUDA兼容性**：CUDA Toolkit需匹配驱动版本（如CUDA 11.x需驱动≥450.80.02）[^4]。 - **独占GPU模式**：阿里云ECS GPU实例默认独占GPU，不支持vGPU共享[^4]。 ---
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