Centos7 双显卡安装Cuda7.5

双显卡机器Centos7环境下NVIDIA驱动安装 http://linuxsysconfig.com/2014/09/nvidia-drivers-on-centos-7/ http://www.dedoimedo.com/computers/centos-7-nvidia.html http://www.dedoimedo.com/computers/linux_commands.html#mozTocId466801 htt 阅读详情

1、内核版本:

# uname -r

  3.10.0-693.el7.x86_64   

2、内核升级到指定版本:

# yum install kernel-3.10.0-862.9.1.el7.x86_64

3、安装kernel-devel、kernel-headers:

https://pkgs.org/download/kernel-headers

https://pkgs.org/download/kernel-devel

# rpm -ivh kernel-headers-3.10.0-862.9.1.el7.x86_64.rpm

# rpm -ivh kernel-devel-3.10.0-862.9.1.el7.x86_64.rpm

4、查看安装情况:

# rpm -qa  kernel*

5、查看显卡:

#  lspci | grep -i "vga\|nvidia"

6、检测显卡需要的NVIDIA驱动版本

# sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org

# sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm

# yum -y install nvidia-detect

# nvidia-detect -v

7、下载NVIDIA驱动

https://www.geforce.cn/drivers

8、禁用nouveau驱动

# lsmod | grep nouveau

nouveau 1527946 0

mxm_wmi 13021 1 nouveau

ttm 93908 1 nouveau

i2c_algo_bit 13413 2 i915,nouveau

drm_kms_helper 146456 2 i915,nouveau

drm 372540 8 ttm,i915,drm_kms_helper,nouveau

wmi 19070 2 mxm_wmi,nouveau

video 24400 2 i915,nouveau

i2c_core 40756 8 drm,i915,i2c_i801,i2c_hid,drm_kms_helper,i2c_algo_bit,nouveau,videodev

 

# gedit /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

#blacklist nvidiafb

blacklist nouveau options nouveau modeset=0

 

更改grub2配置禁用nouveau

vi /etc/default/grub

GRUB_CMDLINE_LINUX="rd.lvm.lv=vg_centos/lv_root rd.lvm.lv=vg_centos/lv_swap rhgb quiet rdblacklist=nouveau"

重新生成grub.cfg

grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg

重启系统后:

# lsmod | grep nouveau

#

9、安装驱动:

# sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

验证驱动安装成功:

# nvidia-smi

10、下载并安装cuda-7.5:

https://developer.nvidia.com/cuda-75-downloads-archive

# sh cuda_7.5.18_linux.run

--选择不安装驱动

11、验证cuda-7.5安装成功:

检查 CUDA Toolkit是否安装成功

#  nvcc -V


编译samples例子
进入到Samples安装目录,然后在该目录下终端输入make,等待十来分钟。


编译完成后测试
可以在Samples里面找到bin/x86_64/linux/release/目录,并切换到该目录
运行deviceQuery程序:

#  ./deviceQuery
查看输出结果,重点关注最后一行,Pass表示通过测试
这里写图片描述
# ./bandwidthTest
查看输出结果,显示结果为PASS表示通过测试
这里写图片描述

从Windows迁移到CentOS 7.9:完整重装指南与避坑实践 操作系统迁移是许多开发者和运维工程师在优化计算资源或构建服务器环境时面临的基础任务。其核心原理在于理解不同操作系统的引导机制、文件系统结构和软件生态差异。从技术价值看,Linux系统以其开源、稳定和高可定制性,在服务器和开发环境中占据主导地位。特别是在资源受限的旧硬件上,轻量级的Linux发行版如CentOS能显著提升性能与稳定性。应用场景广泛,涵盖个人学习、家庭服务器搭建乃至企业级服务部署。本文以CentOS 7.9为例,深入解析从Windows系统重装为Linux的完整流程,涵盖**数据备份策略**、* 阅读详情

相关推荐

ConfyUI Ubuntu安装指南:CUDA驱动、GPU加速与一键部署

ComfyUI 是基于节点式工作流的 Stable Diffusion 图像生成引擎,其核心依赖 PyTorch 与 NVIDIA CUDA 加速。ConfyUI 作为社区深度定制的开箱即用发行版,通过预编译 CUDA 版本 PyTorch、集成 ControlNet 和中文界面,显著降低 AI 绘画入门门槛。技术价值在于屏蔽底层环境复杂性,使用户聚焦于提示词工程与工作流设计。典型应用场景包括本地化 AI 绘图、插件化图像增强(如 IPAdapter、RealESRGAN)及多模型协同推理。本文围绕 Ubu

weixin_34301132的博客 518

CentOS7.1 安装NVIDIA显卡驱动(双显卡:集显和独显)

CentOS7.1 安装NVIDIA显卡驱动(双显卡:集显和独显) 个人安装记录,已备以后使用。

kingsing456789的博客 1万+

笔记本NVIDIA显卡驱动安装失败全排查:从DDU卸载到nvidia-smi验证

显卡驱动是操作系统与GPU之间的翻译层,负责将图形API指令转换为硬件可执行的运算。笔记本普遍采用核显+独显的双显卡架构,驱动安装机制远比台式机复杂,旧驱动残留、安装包损坏、系统组件异常或厂商固件限制都可能导致安装失败。当遇到NVIDIA安装程序无法继续、设备管理器报代码43或nvidia-smi无法通信时,盲目重试往往无效。正确做法是优先使用DDU在安全模式下彻底卸载旧驱动,清理驱动存储库,再安装完整离线包。这不仅是故障恢复的通用法则,也是驱动升级与工程部署中的最佳实践。本文从驱动原理出发,梳理笔记本环境

weixin_30945039的博客 352

centos 7 安装后的必要设置 (将centos 7改造为LINUX桌面系统)

一、为何选择CentOS7作为桌面平台 对于从未接触过LINUX操作系统的用户来说,WINDOWS系列是最适合做为桌面平台的,没有之一。这是因为WIN系列的绝对的市场占有率以及海量的应用程序。桌面平台如果使用LINUX发行版纯粹是自找麻烦。因为到现在为止没有QQ,不能使用国内银行的网银,无法驱动办公室里的廉价外设比如一些WIN专用的打印机等。以前的一些典型应用比如PHOTOSHOP等等也都在LIN

imilli的博客 1万+

Linux系统NVIDIA驱动安装失败:内核模块构建错误深度解析与解决方案

内核模块是Linux系统中可动态加载的硬件驱动组件,其工作原理在于编译时需精确匹配当前运行的内核版本、头文件及工具链。这一机制确保了驱动与系统核心的稳定交互,技术价值在于实现了硬件功能的灵活扩展与性能优化,广泛应用于显卡、网卡等设备驱动场景。当NVIDIA驱动安装报错“未能创建内核”时,本质是内核模块构建环境不匹配,常见于**内核头文件缺失**或**安全启动拦截**等情况。通过分析nvidia-installer.log日志,可定位编译失败根源,进而采取安装对应版本头文件、禁用开源驱动nouveau或关闭S

weixin_33885676的博客 458

关闭Centos6系列独立显卡的方法

文档里有交你如何使用指令关闭Centos的方法,我的双显卡笔记本那个发热真是厉害,而Ubuntu能用的指令我们这却有问题,我曾经安过驱动、大黄蜂、之类的不过都失败了,我是小白,这个方法也不是我弄的,只是我偶尔在网上看到的比叫简单,只要三四条指令,如果觉得有用 给好评偶!!!

GeForce 710M 双显卡笔记本安装 CentOS 7 + CUDA 9.1 踩坑手记

GeForce 710M 双显卡笔记本安装 CentOS 7 + CUDA 9.1 踩坑手记 7年前的老超级本,双显卡 Nvidia GeForce 710M 安装 CentOS 7 + CUDA 9.1,碰到了一些坑,把它们逐一记录下来,已备今后查阅,顺便把它们分享给大家,让大家少走弯路,一次性的把CUDA环境安装成功。

一条老萌新 4906

不用FFmpeg!纯前端实现RTSP直播的3种现代方案对比(WebSocket/Wasm/WebCodecs)

本文深入探讨了纯前端实现RTSP直播的三种现代技术方案:WebSocket代理转发、Wasm解码和WebCodecs硬解。通过详细的架构设计、性能实测数据和兼容性分析,帮助开发者在安防监控、智慧城市等场景中选择最佳方案,实现低延迟、高效率的视频流处理。

lilh34434的博客 231

centos7安装NVIDIA显卡

centos7安装英文达NVIDIA显卡

是夜色太荒芜的专栏 1344

DTW Barycenter Averaging(DBA)——平均序列求法

DBA该算法是用来求序列数据集SS的一致序列(平均序列)。由Franc-ois Petitjean提出的。目前,该方法求得的平均序列是最准确的。 假设一元组为S={s1,s2,⋯,sn}S={s1,s2,\cdots,sn},当SS中的元素为实数时,很容易求的SS的平均值: avg=s1+s2+⋯+snn(1) avg = \dfrac{s1 +s2+\cdots+sn}{n} \qquad\q

光怪陆离 1万+

VS2022离线安装总闪退?可能是这个--noWeb参数没加对(完整参数指南)

本文深入解析了VS2022离线安装过程中常见的闪退问题,指出核心原因往往在于命令行参数使用不当,特别是`--noWeb`参数。文章提供了完整的参数使用指南和实战解决方案,包括证书处理、安装器文件修复及自动化脚本,帮助用户彻底解决离线部署中的验证失败与闪退难题。

weixin_28842269的博客 758

cuda:在linux下安装配置cuda

linux-version: Centos6.5[finall] Cuda-version: 7 基于目前网上介绍的安装cuda的版本比较老旧,写一份比较新的,涉及到一些问题,方便大家,当然,肯定也有些问题没有涉及到,望谅解。 1.在安装cuda前,你必须检测自己的显卡是否支持cuda,如何检查自己的显卡型号: lspci | grep "NVI...

maze的专栏 1万+

Notion访问卡顿?一键优化DNS与Hosts提升加载速度

本文针对Notion访问卡顿问题,提供了两种核心优化方案:修改Hosts文件与配置DNS。详细解析了卡顿根源在于网络链路,并手把手指导用户在Windows、Mac、iOS及Android设备上实施优化,旨在通过替换为更优线路,显著提升Notion的页面加载与同步速度。

fff88的博客 1197

Centos7 安装 Caffe 记录

1. 背景 听闻 Google 为最近为 Dropout 申请专利,加上前段时间 Google 禁止华为手机使用 Android 系统的新闻被传得沸沸扬扬之后,总感觉 Google 会有更大的动作。目前 TensorFlow 已经成为最受欢迎且使用最广的深度学习框架(没有之一),被扼住脖子的感觉愈发强烈。股市中流传很广的一句话就是“不能把鸡蛋全部放在一个篮子里”,同样在深度学习领域中,想成为一名优...

tuomen5867的博客 2489

【人工智能】在 cc-switch 中配置 AnyRouter 接入 Claude Code 完整指南

本文介绍了在cc-switch工具中配置AnyRouter中转服务以接入Claude Code的详细步骤。主要内容包括:1) 准备API令牌和端点地址;2) 填写基础信息和模型参数;3) 保存配置并重启终端生效;4) 常见问题排查方法。重点强调了API地址格式、模型ID准确性以及配置写入的必要性,帮助用户顺利完成中转服务配置,实现Claude 4.5版本的正常使用。

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 3103

构建个体结构脑网络的另一种方法

这篇文献提出了一种构建个体结构脑网络的方法即Morphometric INverse Divergence (MIND),通过T1像数据即可对每个被试构建一个脑网络,且通过多个特征进行构建而非单一的特征。即可获得由4个特征得到的个体结构网络矩阵,可以根据自己的需求采用不同的特征组合得到网络矩阵,也可以结合T1/T2像得到髓鞘化相关的网络矩阵,后续可修改代码批量处理自己的数据。这是文献贴出来的代码。在终端直接克隆到本地。2.修改路径运行代码。

weixin_52073820的博客 823

Centos下kaldi的学习(一)cuda的安装

1、安装Centos:不多说了,就是用u盘启动安转,记住不要选最小安装,日后用起来不方便。2、安装cuda :第一次其实我安装好了cuda、kaldi,但是在检测cuda matrix的时候没有检测到GPU,所以我傻傻地以为我需要再安装一个Nvidia的显卡驱动,然后就走上了一发不可收拾的路,一直重复安装nvidia显卡驱动,中间还重装了好多次centos系统。直到昨天,我才知道我装好了cuda,...

Cwy_yeah的博客 1537

Python爬虫实战:美团商家数据采集系统

本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈构建高效的美团商家信息采集系统。内容涵盖异步爬虫、反爬对抗、数据存储、可视化分析等完整流程,提供可落地的代码方案和工程实践。

2201_76125261的博客 2660

防坑 centos7 安装 CUDA9.0 + cudnn7.1 +TensorFlow GPU版1.6.0/1.8.0

为了加快模型的训练和提高效率,于是乎入手TensorFlow的GPU版! 一、安装CUDA 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 首先检查自己的电脑有没有NVIDIA的显卡 检测环境:传输门 CUDA官方安装说明https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation...

Zqinstarking的博客 7249

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

深度学习环境搭建:Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.5+opencv4.0+caffe+pytorch+tensorflow-gpu1.6

深度学习环境搭建:Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.5+opencv+caffe+pytorch+tensorflow-gpu 1.6 本人也算是小白,最近这些天一直没顾上码字儿,终于有时间了。这个过程真的是尝试了才知道,真的不难,但要注意细节,时间原因,前边几项都很简单在熟悉了以后,要根据人家博客所写的,一步步来,注意细节,只对后边三项进行解答,前边的安装我也是照着前人的博客...

NcepuKZH的博客 1002

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

PyTorch与CUDA协同原理:四层架构解析与GPU加速实战

GPU加速是深度学习训练性能提升的核心路径,其底层依赖CUDA运行时与硬件驱动的精密协作。理解CUDA驱动、Runtime库、PyTorch编译绑定及张量调度四层机制,是解决torch.cuda.is_available()失效、显存泄漏、跨设备报错等高频问题的前提。PyTorch并非简单调用CUDA API,而是通过CachingAllocator管理显存、惰性迁移实现设备调度,并深度耦合NCCL实现多卡并行。实际应用中,版本匹配(如CUDA 11.7与NVIDIA驱动515)、统一device声明、pi

weixin_34025151的博客 445

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

AI搜索背后的NVIDIA技术栈:驱动、CUDA与Docker容器GPU配置实战

并行计算和GPU加速已成为AI应用落地的关键底座。NVIDIA通过CUDA生态将GPU算力转化为通用计算能力,而驱动与CUDA Toolkit的版本管理是开发者必须掌握的基础技能。在大模型推理与AI搜索场景中,Docker容器化部署依赖nvidia-container-toolkit实现GPU透传,nvidia-smi与nvcc -V的差异则常被混淆。本文从NVIDIA拟投资Perplexity这一事件切入,分析AI搜索对算力基础设施的需求,并系统梳理Ubuntu环境下驱动安装、CUDA配置、容器GPU调用

weixin_30740295的博客 374

Qwen2.5-14B-Instruct镜像免配置教程:像素剧本圣殿开箱即用部署手册

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署👾 像素剧本圣殿 | Pixel Script Temple镜像,实现专业剧本创作功能。该镜像基于Qwen2.5-14B-Instruct深度微调,结合8-Bit复古美学界面,可快速生成符合行业标准的电影、电视剧本,大幅提升创作效率。

weixin_42160645的博客 138

Linux内核升级后NVIDIA驱动失效的完整修复指南

在Linux系统中,内核模块与特定内核版本的紧密绑定是驱动兼容性的核心原理。当系统内核升级后,原有的NVIDIA专有驱动内核模块因未针对新内核重新编译而失效,导致CUDA环境崩溃和图形界面异常。这一问题的技术价值在于理解DKMS(动态内核模块支持)机制,它允许内核模块在系统更新时自动重建。在深度学习训练、AI推理和科学计算等应用场景中,稳定的GPU加速能力至关重要。本文聚焦于解决内核升级后NVIDIA驱动失效的实战问题,通过系统化的诊断、彻底卸载、重装驱动和环境验证流程,帮助用户快速恢复CUDA计算与图形能

weixin_30644369的博客 433
上一篇: js调用qt5.11.2函数实现音频播放
下一篇: Eclipse快捷键设置
LCL博客
博客等级 码龄12年 13粉丝 29原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值