CUDA Installer 前面的 X

最新推荐文章于 2024-10-25 23:43:47 发布
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分类专栏： 高效工具 文章标签： cuda installer 安装 选项 x
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本文解释了在CUDA安装过程中，'CUDAInstaller前面的X'实际上代表的是执行安装的动作，而不是拒绝安装。此标记帮助用户理解如何正确进行CUDA驱动及组件的安装。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CUDA Installer 前面的 X

这里的X表示 execute，安装的意思，并非叉叉。所以下面表示不安装驱动。
在这里插入图片描述

安装cuda报错:./cuda-installer: error while loading shared libraries: libxml2.so.2: cannot open shared ob
liu_chen_yang的博客
04-20 3142
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【AI】openEuler 22.03 LTS SP4安装cuda nvidia驱动
hknaruto的专栏
02-20 694
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CUDA 安装
haomingzidoumeilea的专栏
03-20 843
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08-26 874
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【Logfile is /var/log/cuda-installer.log-安装CUDA提示这个】
weixin_45052870的博客
07-17 932
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CUDA安装
sinoai
01-13 4792
如果官网下载不顺利，可以到百度网盘下载 1.安装显卡驱动 查看你的显卡信息：lspci | grep -i nvidia。 根据你的显卡型号到官方中文驱动下载页面下载驱动。该页面有安装指导。 禁用Nouveau驱动，重启。Ctrl+Alt+F1进入文本模式，输入sudo service lightdm stop关闭X服务器，输入sudo apt-get autoremove --purge...
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07-15 1万+
写在最前面, 因为我们用的tensorflow这个谷歌的AI框架，而且用的是官网的按照保，所以下面的都是按照tensorflow官网的要求和规则来做。其他自己框架或者自己编译的安装的小伙伴们不一定适用。 第一步其实并不是安装安装 NVIDIA cuda， 而是先要选择好操作系统，这个很重要因为现在tensorflow官网只对ubuntu, maxOS, windows的错误进行维护，其他系统的错误...
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12-24 1590
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cuda nvcc版本不一致_显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？
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墨门
10-09 2445
1 致谢 感谢网友撸起袖子就去干和FlyWine分享的经验， 原文链接如下： https://blog.youkuaiyun.com/wanzhen4330/article/details/81699769 https://blog.youkuaiyun.com/wf19930209/article/details/81879514 2 前言 今天在学习R2CNN的代码～ 需要安装CUDA，才能运行代码。 3 安装步骤 ...............
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gpustack docker部署
最新发布
03-14
### 使用 Docker 部署 GPUStack 环境 为了通过 Docker 部署 GPUStack 环境，需要完成以下几个方面的配置： #### 1. 安装 NVIDIA 容器工具包 在使用 Docker 运行 GPU 应用之前，必须先安装 NVIDIA 提供的容器运行时支持。这一步骤允许 Docker 容器访问主机上的 GPU 设备。 可以通过以下命令来安装 NVIDIA 容器工具包： ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` 此过程会确保 Docker 可以识别并利用宿主机中的 NVIDIA GPU 资源[^1]。 #### 2. 创建适合 GPUStack 的 Dockerfile 创建一个 `Dockerfile` 文件用于定义镜像构建流程。以下是针对 GPUStack 的基础模板： ```dockerfile FROM ubuntu:20.04 # 设置环境变量 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive # 更新软件包索引 RUN apt-get update && \ apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ cmake \ git \ curl \ wget \ ca-certificates \ libopencv-dev \ python3-pip \ python3-setuptools \ python3-wheel # 安装 CANN Toolkit 和其他依赖项 (如果适用) COPY ./cann_toolkit_installer.sh / RUN chmod +x /cann_toolkit_installer.sh && /cann_toolkit_installer.sh # 下载并安装 GPUStack WORKDIR /gpustack RUN git clone https://github.com/example/GPUStack.git . && \ mkdir build && cd build && cmake .. && make -j$(nproc) # 配置环境变量 ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ENV PATH=/gpustack/bin:$PATH CMD ["gpustack-service", "--help"] ``` 上述文件假设 GPUStack 是从 GitHub 上获取的开源项目，并且可能还需要额外的编译步骤或特定于硬件的支持库（如昇腾 NPU 的 CANN 工具链）。对于华为 Atlas 平台，则需替换为对应的驱动程序和开发套件安装脚本[^2]。 #### 3. 构建与运行容器 执行如下命令以基于前面定义好的 `Dockerfile` 来生成新的镜像： ```bash docker build -t gpustack-env . ``` 启动带有 GPU 支持的新容器实例时，应附加参数让其能够连接到实际物理设备上： ```bash docker run --gpus all -it --rm gpustack-env bash ``` 这样就可以在一个隔离环境中加载所需的全部组件并通过标准接口调用底层计算资源了。 ---
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