UG10.0安装显示无效的服务器,UG10.0安装后怎么打不开-UG10.0安装后打不开的处理方法...

UG10.0安装后打不开怎么处理呢?本教程就讲解了关于UG10.0安装后打不开的处理操作方法,需要学习的朋友们可以跟着小编一起去看一看下文,希望能够帮助到大家。

处理方法如下:

一、重新下个许可证。

二、若有许可证的,重启UG10.0许可证工具。

许可证工具启动具体操作如下:

1.对着Windos系统 开始键点击,并按下图操作:

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2.双击桌面的lmtools.exe 启动许可证工具,切换到(1.开始与停止栏)

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这里介绍下按钮:

(2:开始服务器按钮) (3:停止服务器按钮) (4:许可证存放路径)

3. 配置服务器

切换到(1.配置服务器栏)

点击: 2 找到相应安装时的路径文件Lmgrd.exe打开

点击: 3 找到相应安装时的路径文件splm6.lic打开

(说明:每个版本的文件名可能不一样,只要是带lic后缀的文件就是了)

点击: 4 找到相应安装时的路径文件 install.log 打开

然后:5——6都打勾

点击:7 保存服务

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4.上面的工作做好后 切换到(1.开始与停止栏)

点击:2 启动服务器

出现:3 字段说明服务器已经启动(英文解释:服务器可能已经运行 )

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上文就讲解了UG10.0安装后打不开的处理方法,希望有需要的朋友都来学习哦。

### Ubuntu 20.04 对 CUDA 10.0 的支持 Ubuntu 20.04 是一个长期支持 (LTS) 版本的操作系统,理论上可以通过特定方法安装 CUDA 10.0。然而,在实际操作过程中可能存在一些兼容性和依赖性问题。 #### 系统准备 为了确保顺利安装 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.6,需完成以下准备工作: - 更新系统的软件包列表并升级现有软件包[^2]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` - 添加 NVIDIA 图形驱动 PPA 并安装适合的 GPU 驱动程序[^3]。 ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-418-server ``` #### 安装 CUDA Toolkit 下载适用于 Linux 的 CUDA 10.0 Runfile 或 Debian 包,并按照官方指南进行安装[^1]。注意在安装过程中选择 **不安装驱动**,因为这可能导致与已安装的 NVIDIA 驱动冲突。 ```bash sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --no-opengl-libs ``` 完成后,编辑 `~/.bashrc` 文件以设置环境变量: ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 安装 cuDNN cuDNN 库可以从 NVIDIA 官方网站获取。解压后将其复制到 CUDA 工具包目录下[^5]。 ```bash tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.4.tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` #### 验证安装 通过运行简单的测试代码来确认 CUDA 和 cuDNN 是否正常工作。例如,编译并执行如下 C++ 测试脚本: ```cpp #include <stdio.h> int main() { int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); printf("CUDA Device Count: %d\n", deviceCount); return 0; } ``` 编译命令: ```bash nvcc test_cuda.cpp -o test_cuda.out ./test_cuda.out ``` 如果显示设备数量大于零,则表明 CUDA 成功安装。 #### 注意事项 尽管技术上可行,但某些现代显卡(如 RTX 30系列)可能无法充分利用旧版 CUDA 的性能优势[^4]。因此建议优先考虑更高版本的 CUDA 来获得更好的适配和支持。 ---
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