nvidia-smi 的坑。

最新推荐文章于 2025-06-06 12:31:34 发布
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分类专栏： linux运维 文章标签： gpu 运维
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41088891/article/details/88579203
本文探讨了运维监控GPU的存活状态中遇到的问题，包括供电不足导致GPU掉线及nvidia-smi命令延迟的解决方案。强调了确保足够供电和使用timeout命令的重要性。

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

运维监控 GPU 的alive的存活状态

发现了一下一些坑

1 供电不足导致 gpu掉线。

我们用的是 1080， 结果功率低于500W， 不足以支撑 gpu，风扇，等配套硬件的功率， 所以导致gpu掉线。
最后，增加供电功率。

2 nvidia-smi 检查存活状态及温度时， 命令延迟
nvidia-smi

这条命令就一直卡在那， 最后借用 timeout 这个命令， 超时自动kill ，

NVIDIA-Docker安装时输入sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi报错
weixin_47776213的博客
05-31 1138
nvidia-smi。
无法使用nvcc -V指令，但是可以使用nvidia-smi指令
V10LET_的博客
03-27 959
这个系列是记录我个人在学习过程中，遇到的一些问题，并记录我成功的方法，真实有效MMDetecion3D本身的安装文档非常不利好于新人，所以在此记录了我遇到的坑与解决办法。
docker内部执行nvidia-smi无任何显示的解决方法
davidhopper的博客
04-11 8361
仔细观察启动Docker的提示，说是Docker内部的Nvidia显卡驱动异常，未能启用Nvidia显卡，于是按照Nvidia官方网站。相关的代码居然没有编译，于是在Docker内部执行Nvidia显卡驱动检测命令。最开始我以为是Docker启动有问题，于是连续重启两次，仍然是。本以为万事大吉，结果非常不幸，执行第一步。今天在Docker内部编译程序，发现与。进入Docker，执行命令。
docker内nvidia-smi报错
最新发布
weixin_37056673的博客
06-06 543
ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.<驱动版本号> /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 # 重新创建软链接:ml-citation{ref=“9,12” data=“citationList”}rm -f /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 # 删除空文件。一、基础环境：docker，带GPU的容器，执行nvidia-smi报错。
nvidia-smi &nvidia-docker
xinming_365的博客
08-19 1156
nvidia-smi nvidia-smi是nvidia 的系统管理界面 ，其中smi是System management interface的缩写，它可以收集各种级别的信息，查看显存使用情况。此外, 可以启用和禁用 GPU 配置选项 (如 ECC 内存功能)。
【Docker】Docker 中不能使用 nvidia-smi
Talk is cheap. Show me the code
04-23 3584
docker 中执行 nvidia-smi 后报错： Failed to initialize NVML: Unknown Error
在docker容器里执行nvidia-smi时，报错：Failed to initialize NVML: Unknown Error
qq_43546528的博客
04-16 1109
具体原因在网上搜了很多，可能是由于驱动程序版本过旧导致的。解决办法：重启docker，即可正常解决。
【小伟哥AI之路】nvidia-smi之nvidia-persistenced卡顿加速详解
Lightweight User Interface Toolkit
10-11 9121
当初接触nvidia显卡让我一头雾水 ubuntu系统安装、nvidia显卡驱动安装遇到的坑 什么循环桌面不能进系统，tesla k80 的算力问题 升级为现在的GeForce RTX2080 Ti 在了解nvidia-smi命令后 具体nvidia-smi命令详情见 【小伟哥AI之路】nvidia-smi之GPU状态监测命令详解 进入正题 如果显卡数量在4张以上，在nvidi...
cuda的卸载及安装和nvidia-smi has failed问题处理方案
qq_39821101的博客
04-25 2991
卸载cuda cd /usr/local/cuda-11.1/bin sudo ./cuda-uninstaller sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本的cuda 如果你之前执行过 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit # 卸载 sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit
NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver. 最全解决方案！详细！
weixin_44124632的博客
05-03 1万+
真的折磨了我整整一天，从网上的资料到GPT都翻遍了，终于是解决了！以下方案希望能帮助到你们。
ubuntu桌面分辨率问题 & NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver
GEEKZE的博客
07-25 427
NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver 问题描述 突然有一天打开ubuntu电脑，发现桌面分辨率变形且无法调整，终端输入nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver，如下如所示： 你可能试过 我之前踩过的坑： 分辨率遇到问题经常会见到类似博客：https://
docker镜像导出后，跨平台造成nvidia-smi不可用的问题
qq_42890035的博客
02-27 869
如果是通过save保存到本地的，镜像是一个tar包，则可以在新电脑上通过：因为windows的docker底层使用的WSL，和Linux不一样，所以在一个平台制作导出的镜像在另一个平台使用时，可能会出现gpu不可用的问题。比如在Ubuntu系统加载Windows平台导出的镜像时，通过创建容器后，那么接下来的内容就会详细如何解决跨平台无法使用GPU的问题。
在docker里使用gpu的解决方案（镜像内安装驱动使用nvidia-smi后显示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch）
qq_33859479的博客
04-19 8032
3. 装好后使用docker run --gpus all 启动容器即可在docker里使用nvidia-smi。1. 保证docker环境内没有nvidia驱动程序，防止后续配置出现驱动版本不一致的情况。2. docker镜像外下载ubuntu-container-toolkit并安装。但容易和外面的版本不一致导致各种报错version mismatch之类的。要么在docker环境内安装nvidia-driver。
nvidia docker安装和驱动安装
m0_37192554的博客
09-28 4590
docker
深度学习docker环境配置之nvidia-docker安装使用
热门推荐
qq_41776453的博客
03-27 1万+
docker容器技术–。：Anaconda用于隔离不同的python环境；docker可以理解成在你的机器里面安装了一个独立的系统，因此它可以隔离不同的CUDA环境，还有着独立的文件系统，防止别人删掉你的实验和环境等。
电脑断电后N卡显卡驱动失效，nvidia-smi指令显示“NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate...“解决方法
weixin_44060400的博客
09-12 2198
电脑型号惠普暗影精灵4，Win和Ubuntu18.04双系统 以下解法不一定适用于所有人，只是提供一个思路，本人小白，如果有错漏还请大家指正 之前为了给笔记本电脑清灰+升级内存拆了机，之后发现Ubuntu的显卡驱动失效，编译含有CUDA的代码无法通过，在终端中输入nvidia-smi，报错显示“NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVID
NVIDIA-SMI has failed带来的一系列问题
qq_38531623的博客
06-26 463
记实验室的小红帽服务器重启后，使用nvidia-smi出现以下问题：现记录解决该问题过程中遇到的坑，首先百度到的解决方案就是安装dkms组件（Dynamic Kernel Module Support），利用dkms将未编译到内核之中的Linux驱动程序进行手动编译。但是在使用命令 出现了第一个问题RPM-GPG-KEY-rockyofficial 是一个RPM软件包管理系统使用的GPG密钥。RPM（Red Hat Package Manager）是一种在Linux系统中广泛使用的软件包管理工具，用于安装、
深度学习烦人的基础知识(2)---Nvidia-smi功率低，util高---nvidia_smi参数详解
mantoureganmian的专栏
01-13 4128
三个人，一个在举重，一个人在跑步，一个人在走路。他们都在运动，都是忙碌的，也就是GPU-Util占用高。但是很显然举重的，对外做功高，跑步的做功低，走路的最差，也就是GPU的耗电情况。如下所示，其表格中，有这么多参数，且参数名与值的其位置是一一对应的。我用不同颜色进行标识，同一种颜色的方框和箭头，标识出参数名和其值的位置关系。Pwr是指GPU运行时耗电情况，如图中GPU满载是300W，目前是86W与GPU2的空载情况功率相等。如下图所示，GPU功率很低，Util占用率高。，也就是人员到位了，在等活干，
22-3-22-docker中使用nvidia显卡
mengyays的博客
03-22 8138
怎么在docker中使用nvidia显卡 https://blog.csdn.net/weixin_43590796/article/details/114848742 　　参考资料： 　　https://blog.csdn.net/qq_33547243/article/details/107433616 　　https://www.cnblogs.com/shoufu/p/12904832.html 　　https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533
nvidia显卡驱动程序安装NVIDIA版本
03-31
<think>好的，我现在要解决用户关于如何安装NVIDIA显卡驱动程序的问题，特别是版本选择。首先，我需要回忆之前用户提供的参考引用内容，看看有没有相关的步骤或方法。用户给的四个引用都是关于在Linux系统下安装NVIDIA驱动的，比如Ubuntu、ppa源安装、服务器版安装等。所以可能用户主要是在Linux环境下安装。 接下来，我需要按照用户的要求，用中文回答，结构清晰，分步骤说明。同时要注意行内数学表达式用$...$，不过这个问题可能不太涉及数学公式，但如果有的话需要注意。另外需要生成相关问题，并在回答中适当添加引用标识。 首先，安装NVIDIA驱动的步骤通常包括：检查当前显卡型号，下载合适的驱动版本，禁用开源驱动nouveau，进入命令行界面安装，处理可能的问题如Secure Boot，验证安装等。根据引用内容，引用[4]提到将安装包移到Ubuntu主目录，设置BIOS；引用[1]提到ppa源安装；引用[3]提到使用nvidia-settings检测；引用[2]有服务器版安装步骤。 版本选择方面，需要考虑显卡型号和系统兼容性。用户需要去官网查找对应自己显卡的驱动版本，或者使用命令行工具检测推荐的版本。比如使用ubuntu-drivers devices命令，引用[1]中的ppa源可能提供较新版本，而稳定版可能需要选择推荐版本。 需要将这些步骤整理成清晰的步骤列表，并在适当的地方加入引用标记。比如在下载步骤引用官网和引用[2]，在安装方法部分引用不同的安装方式如ppa源[^1]或手动安装[^4]。验证安装部分引用[^3]。 然后生成相关问题，可能的问题包括如何选择驱动版本，不同安装方式的区别，安装失败怎么办，验证方法，多显卡处理等。 需要注意的是，用户可能是在不同Linux发行版下安装，但引用内容主要集中在Ubuntu，所以回答可能以Ubuntu为例，但也要提到其他发行版的通用步骤。 总结步骤： 1. 确定显卡型号和系统信息：使用lspci或lshw命令。 2. 选择驱动版本：官网查找或ubuntu-drivers工具推荐。 3. 下载驱动：从官网或PPA源。 4. 禁用nouveau驱动：修改blacklist文件，更新initramfs。 5. 关闭图形界面进入命令行：如使用sudo telinit 3。 6. 安装驱动：运行.run文件或使用PPA。 7. 处理Secure Boot：设置密码或禁用。 8. 验证安装：nvidia-smi或nvidia-settings命令。 在步骤中要引用对应的参考，比如手动安装引用[4]，PPA安装引用[1]，验证引用[3]，服务器版引用[2]。 可能的问题：如何确认驱动版本兼容性？安装后黑屏怎么办？如何切换不同版本的驱动？这些可以作为相关问题生成。 最后确保回答中没有使用任何markdown格式，按照用户要求的系统级指令处理LaTeX和结构，但这里可能不太需要数学公式。保持自然的中文表达，分步骤说明，每个步骤的关键点明确，引用正确。</think>### 如何安装NVIDIA显卡驱动程序及版本选择 #### 1. **确认显卡型号与系统信息** - **查看显卡型号**： 终端输入 `lspci | grep -i nvidia`，确认显卡型号（如RTX 3060）[^2]。 *提示*：若需更详细信息，可使用 `sudo lshw -C display`。 - **检查系统架构**： 确认系统是64位还是32位（多数Linux系统为64位），使用 `uname -m` 查看。 #### 2. **选择驱动版本** - **官方推荐版本**： 访问[NVIDIA官网驱动下载页](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，手动选择显卡型号和操作系统，获取推荐版本（如470.103.01）[^2]。 - **自动检测工具（Ubuntu适用）**： 终端运行 `ubuntu-drivers devices`，显示所有兼容驱动版本，带“recommended”标记的为系统推荐版本。 #### 3. **安装方法** - **方式一：PPA源安装（Ubuntu适用）** 1. 添加PPA仓库： ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update ``` 2. 安装推荐驱动： ```bash sudo apt install nvidia-driver-XXX # XXX替换为推荐版本号 ``` 完成后重启系统[^1]。 - **方式二：手动安装（通用Linux）** 1. 下载驱动安装包（后缀为`.run`），如`NVIDIA-Linux-x86_64-470.103.01.run`[^4]。 2. 禁用开源驱动nouveau： 创建文件 `/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf`，添加： ```bash blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ``` 更新配置并重启： ```bash sudo update-initramfs -u sudo reboot ``` 3. 进入命令行界面： ```bash sudo systemctl isolate multi-user.target ``` 4. 运行安装脚本： ```bash sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-XXX.run ``` 按提示操作，完成后重启[^2]。 #### 4. **处理Secure Boot（部分系统需操作）** - 若系统启用Secure Boot，安装过程中需设置密码，重启时选择“Enroll MOK”完成密钥注册。 #### 5. **验证安装** - 终端输入 `nvidia-smi`，显示显卡信息（如GPU利用率、驱动版本）即表示成功。 - 图形化验证：运行 `nvidia-settings`，查看显卡配置面板。 --- ### 版本选择建议 - **稳定性优先**：选择标注为“长期支持（Long-Lived Branch）”的版本。 - **功能需求**：若需CUDA或AI计算，需选择与CUDA Toolkit兼容的驱动版本（如CUDA 11.4需驱动>=470.57.02）。 - **避坑提示**： - 笔记本用户优先使用厂商定制驱动（如部分Lenovo机型需专用版本）[^4]。 - 双显卡切换需安装`prime-select`工具，并通过 `sudo prime-select nvidia` 切换。 ---
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