win 10下nvidia-smi失效解决方案

最新推荐文章于 2025-05-16 22:09:48 发布
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文章标签： pytorch 人工智能 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46065720/article/details/129133190
在学习人工智能课程并配置pytorch时，需要确认cuda版本。然而，使用nvidia-smi命令失败，因为新驱动不创建NVSMI文件夹。解决方法是通过C盘搜索找到nvidia-smi.exe，然后在命令提示符中切换到该文件所在目录来运行命令。

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本学期开始学习人工智能相关课程，需要配置pytorch，于是想查看一下cuda版本，但是命令提示符下输入nvidia-smi却不能起作用。于是开始百度，但各种解决方案都不起作用。因为新版英伟达显卡驱动程序不会创建NVSMI文件夹了，所以解决方案就是在C盘搜索nvidia-smi.exe，在CMD中切换到相应目录再执行命令。

明世求非
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Windows10下cmd中nvidia-smi命令输入无效的解决办法
星之所望的博客
08-25 607
然而新版本的NVidia驱动文件貌似换了位置，我在C:\Windows\System32找到了nvidia-smi.exe，加入到环境变量中的Path中就正常了。C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 加入到系统的环境变量中的Path中。
NVIDIA-SMI 失败：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.
热门推荐
浩栋的博客
06-03 2万+
当服务器未安装NVIDIA驱动程序，或驱动程序版本与显卡不匹配时，或者安装了某些系统软件或系统更新了内核时，服务器重启后可能无法连接到NVIDIA驱动程序。错误消息如下：报错原因：NVIDIA-SMI失败，因为它无法与NVIDIA驱动程序通信。
window nvidia-smi命令 Failed to initialize NVML: Unknown Error
最新发布
qq_41490154的博客
05-16 596
复制"C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe"替换。把C:\Windows\System32\nvidia-smi.exe删除或任意改名。此电脑-右键（属性）-高级环境设置-高级-环境变量-用户变量-Path-新建。如果驱动目录下的可以执行，那可能版本原因。
windows10 下 nvidia-smi无效解决办法
qq_45866377的博客
09-16 5869
nvcc-v显示正常，解决nvidia-smi无法正常输出地问题
NVIDIA驱动失效简单解决方案：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.
豆芽菜
04-26 5955
机器已经安装nvidia驱动，且正常使用，重启后找不到显卡驱动打开终端，用nvidia-smi查看一下，发现如下报错： NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.查看发现系统中的显卡驱动自动升级了，重启后没有正常找到驱动 发现驱动是存在的，于是进行下一步 比
安装了显卡驱动但是无法使用nvidia-smi？
weixin_44943389的博客
05-14 7052
如果nvidia-smi没有添加到系统路径中，您将无法在命令行中使用该命令。您可以手动将nvidia-smi添加到系统路径中，或者在使用nvidia-smi时直接指定其完整路径。如果您想要使用nvidia-smi命令，您需要正确安装CUDA，因为nvidia-smi是CUDA工具包的一部分。虽然nvidia-smi是一个常用的NVIDIA工具，但并不是所有显卡都支持它。如果您的显卡不支持nvidia-smi，您将无法使用该命令。确认您已经正确安装了与您的显卡和操作系统相对应的CUDA版本。
nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 原因及避坑解决方案
weixin_37618479的博客
05-20 4419
看到网上关于这个问题的解决方案很多，其实不用那么复杂。报错的原因是因为重启服务器后，Ubuntu内核升级导致nvidia driver的版本不匹配，重新安装适合当前版本的驱动就行了。网上普遍采用的办法是。这条命令会自动安装所有硬件驱动。安装完成后，ll /usr/src/|grep nvidia，可以看到多了一条记录，然后就可以愉快的执行。问题来源：使用好好的ubuntu 服务器，重启后，nvidia-smi 不可用了，报错。
【windows：‘nvidia-smi‘ 不是内部或外部命令；Ubuntu:NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with】
weixin_47869094的博客
07-30 6849
1、NVIDIA驱动的默认安装路径是在：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI，将该路径添加到系统的环境变量中的Path中，再一路确定即可。点击->此电脑->管理->设备管理器->往下拉有一个显示适配器->然后我发现上面有一个黄色感叹号->下载安装了最新的驱动，选择的第一个->然后再次输入nvidia-smi就好了。2、重新打开cmd窗口，输入nvidia-smi进行测试，成功显示即可，可以本机电脑的CUDA版本号。第一步，使用nvcc -V检查驱动和cuda。
Nvidia控制面板打开方法详解及驱动问题解决方案
mmoo_python的博客
04-23 1807
作为PC玩家和深度学习开发者，Nvidia控制面板是调整显卡性能、优化游戏设置及监控硬件状态的重要工具。但许多用户反映右键菜单中找不到该选项，甚至已安装驱动仍无法打开面板。本文将系统梳理Nvidia控制面板的打开方式，并针对常见驱动问题提供解决方案，帮助用户快速定位故障根源。
Nvidia控制面板打开方法及常见问题解决方案
mmoo_python的博客
05-01 2481
本文系统梳理了NVIDIA控制面板的访问路径与故障解决方案，从基础操作到深度维护形成完整闭环。对于普通用户，建议优先使用GeForce Experience的自动修复功能；技术爱好者可尝试注册表脚本等高级操作。保持驱动程序的正规更新渠道与系统环境的清洁，是预防此类问题的根本之道。如遇特殊硬件配置或企业级部署需求，建议联系NVIDIA官方技术支持获取定制化方案。
Nvidia2070显卡配置win10+ubuntu18.04双系统+解决N卡驱动+解决Ubuntu中wifi网络不稳定(intel网卡）+修改开机启动win10
qq_35929347的博客
03-03 1417
sudo gedit /etc/NetworkManager/conf.d/default-wifi-powersave-on.conf https://www.tuziang.com/combat/628.html
window11和Ubuntu20.04安装Nvidia驱动和CUDA的正确方法
qq_29128985的博客
02-05 1924
零、双系统安装 Win11 Ubuntu20.04 双系统安装 解决ubuntu+win11双系统时间不一致问题 一、安装Nvidia驱动 参考：Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制、多版本CUDA切换 1、准备工作 1）查看显卡型号 lspci |grep -i nvidia 在这里插入图片描述 2）禁用nouveau并重启（安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突） lsmod |grep nouveau 如果有输出说明
nvidia-smi突然之间运行不了了
我有明珠一颗的博客
08-07 3277
安装完ubuntu之后，又花了大功夫安装最新驱动和各种需要的软件，心想这下子终于没问题了，只要之后保持不尝试会黑屏的命令，应该就不会再出问题了，然而问题还是发生了…… 最近编译gpu版本的mxnet总是不能成功，内心焦虑不已，几天后的今天突然发现 nvidia-smi 都运行不了了，说是找不到命令，在网上大肆搜索了一波解答，均无效或者不适合我（手动重装nvidia，你可知我当时手动重装nvidia导致黑屏重装过多少次吗？） 但是打开“软件&更新”的“附加驱动”，里面全是灰色的选项，一个也不能点击
解决 nvidia-smi 命令不成功
weixin_60512458的博客
12-10 2881
然后通过“win+r”进入该目录下的 cmd 终端，输入 nvidia-smi 即可查看CUDA。可能被安装在其他路径下。可以尝试在命令行中使用全局搜索来找到。安装驱动后终端输入 nvidia-smi 命令不成功，因为。中，可以通过添加环境变量的方式来解决无法直接调用。这样在终端都可以使用 nvidia-smi 命令。的问题，而不需要移动文件。
nvidia-smi命令在windows上打不开和nvidia-smi显示参数说明
weixin_67659025的博客
09-23 776
NVIDIA驱动的默认安装路径是在：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI，所以把该路径添加到。'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
nvidia-smi命令失效
weixin_48262500的博客
03-10 2615
NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running
nvidia-smi命令无法正常使用的解决方案
贱贱的剑
07-12 1万+
深度学习训练模型之时需要GPU支持，但是当我们输入nvidia-smi之后会提示类似于以及的错误。以下分别进行说明。
Ubuntu_20190604_pip ++ pat-get ++ nvidia-smi无法使用
DONG_LIN_2019的博客
06-04 214
目录 # STEP_1: pip -V 镜像 # STEP_2: apt-get 镜像 # STEP_3: nvidia-smi 无法显示 # STEP_1: pip -V 镜像 ``` sudo gedit ~/.pip/pip.conf ``` ``` [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [i...
VMGpuPartitionAdapter win已经设置 ubuntu 如何设置
03-02
<think>好的，我需要帮助用户解决在Windows上已经配置了VMGPU分区适配器后，如何在Ubuntu虚拟机中进行设置的问题。首先，我得理解用户的具体需求和当前环境。用户提到已经设置了VMGpuPartitionAdapter，这可能是指通过Hyper-V的GPU分区功能将物理GPU资源分配给虚拟机，现在需要在Ubuntu中进行相应的配置。 首先，我应该回顾一下Hyper-V的GPU分区（也称为DDA，Discrete Device Assignment）的基本概念。DDA允许将物理GPU直接分配给虚拟机，绕过宿主机系统，从而提供接近原生性能的图形处理能力。但需要注意的是，这通常需要特定的硬件和驱动支持，尤其是在Linux虚拟机中。 接下来，用户的环境是Windows宿主机，Ubuntu作为虚拟机。需要确认用户是否已经正确完成了宿主机端的配置，包括启用Hyper-V角色，安装正确的GPU驱动，以及通过PowerShell命令将GPU分区分配给虚拟机。用户提到已经设置好VMGpuPartitionAdapter，可能已经完成了这些步骤，但可能需要进一步验证。 然后，进入Ubuntu虚拟机内部的配置。Linux系统对于GPU直通的支持取决于驱动和内核版本。首先需要确认Ubuntu是否检测到了直通的GPU设备。可以通过lspci命令查看PCI设备列表，确认GPU是否出现在其中。如果没有检测到，可能需要检查宿主机端的配置是否正确，或者是否存在硬件兼容性问题。 如果GPU已经出现在Ubuntu的PCI设备列表中，接下来需要安装相应的驱动程序。对于NVIDIA GPU，需要安装专有的NVIDIA驱动；对于AMD GPU，可能需要安装amdgpu驱动。需要注意的是，某些较新的GPU可能需要较新版本的Linux内核或驱动支持，因此需要确保Ubuntu的版本足够新，或者手动安装最新的驱动。 此外，可能还需要配置Xorg或Wayland显示服务器，以便系统能够正确识别和使用GPU。对于无头服务器（没有图形界面）的情况，可能需要配置GPU用于计算任务，比如CUDA或OpenCL，这时需要安装相应的开发工具包和库。 过程中可能会遇到的一些常见问题包括：驱动安装失败、Xorg配置错误、权限问题（如需要将用户添加到video组）、内核模块冲突等。需要提供相应的解决步骤，比如使用PPA源安装最新驱动，修改Xorg配置文件，或者更新initramfs等。 另外，考虑到用户可能是在使用Hyper-V的GPU分区功能，可能需要特定的集成服务或增强会话模式来改善GPU性能。需要检查Ubuntu虚拟机是否安装了Hyper-V的Linux集成服务（LIS），并确保其版本与宿主机兼容。 最后，可能需要测试GPU是否正常工作，比如运行glxinfo检查OpenGL支持，或者运行nvidia-smi（对于NVIDIA GPU）查看设备状态。如果测试失败，需要根据错误信息进一步排查。 总结一下，解决步骤可能包括：验证宿主机配置、检查Ubuntu中的GPU设备、安装合适的驱动、配置显示服务器或计算环境、处理权限和内核问题，以及进行功能测试。需要分步骤详细说明，并针对可能的问题给出解决方案。</think>以下是针对Windows宿主机已配置VMGPU分区适配器后，Ubuntu虚拟机的完整设置指南： ```mermaid graph TD A[宿主机配置确认] --> B[虚拟机设备识别] B --> C{检测到GPU设备?} C -- 是 --> D[驱动安装] C -- 否 --> E[宿主机配置检查] D --> F[图形环境配置] F --> G[功能验证] ``` ### 一、宿主机环境验证（Windows端） 1. **确认GPU分区状态** ```powershell # 查看已分配设备 Get-VMGPUPartitionAdapter -VMName Ubuntu # 验证分配状态（示例输出） ``` ```json AdapterName : Microsoft:Basic Render Driver PartitionType : Dedicated MinPartitionVRAM : 1073741824 ``` 2. **硬件配置要求** | 组件 | 要求 | 验证方法 | |---|---|---| | GPU | 支持SR-IOV | NVIDIA T4/Tesla系列或AMD Instinct系列 | | Windows版本 | 企业版/专业工作站版 | `winver`命令查看 | | Hyper-V | 版本9.0+ | `Get-VMHostSupportedVersion` | ### 二、Ubuntu虚拟机配置流程 #### 步骤1：设备识别检测 ```bash # 查看PCI设备列表 lspci -v | grep -i vga # 成功示例输出 00:03.0 VGA compatible controller: Microsoft Corporation Hyper-V virtual VGA ``` #### 步骤2：驱动安装（以NVIDIA为例） ```bash # 禁用nouveau驱动 sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf # 添加内容： blacklist nouveau options nouveau modeset=0 # 更新initramfs sudo update-initramfs -u # 安装官方驱动 sudo apt install ubuntu-drivers-common sudo ubuntu-drivers autoinstall # 重启验证 nvidia-smi ``` #### 步骤3：Xorg配置优化 ```bash # 生成新配置文件 sudo nvidia-xconfig --virtual=1920x1080 --allow-empty-initial-configuration # 验证配置文件 sudo nano /etc/X11/xorg.conf # 典型配置段示例 Section "Device" Identifier "GPU0" Driver "nvidia" VendorName "NVIDIA" BusID "PCI:00:03.0" EndSection ``` ### 三、高级功能配置 #### CUDA环境部署 ```bash # 添加官方仓库 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb # 安装CUDA工具包 sudo apt update sudo apt install cuda-toolkit-12-3 # 环境变量配置 echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.3/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc ``` ### 四、故障排除指南 | 现象 | 诊断命令 | 解决方案 | |---|---|---| | 无设备显示 | `dmesg \| grep -i hyperv` | 宿主机执行`Set-VM -VMName Ubuntu -GuestControlledCacheTypes $true` | | OpenGL失效 | `glxinfo \| grep OpenGL` | 安装`mesa-utils`并设置`LIBGL_ALWAYS_INDIRECT=1` | | CUDA检测失败 | `nvidia-cuda-mps-control -d` | 修改`/etc/nvidia/gridd.conf`启用FeatureType=0 | ### 五、性能优化设置 ```bash # GPU工作模式切换 sudo nvidia-smi -pm 1 # 持久模式 sudo nvidia-smi -ac 5001,1911 # 频率锁定（需GPU支持） # 内存分配策略调整 sudo nvidia-smi -c 3 # 独占进程模式 ``` ### 六、关键配置文件示例 **/etc/X11/xorg.conf.d/20-hyperv-gpu.conf** ```conf Section "ServerLayout" Identifier "X.org Configured" Screen 0 "Screen0" 0 0 EndSection Section "Device" Identifier "GPU0" Driver "nvidia" Option "HardDPMS" "false" Option "TripleBuffer" "true" EndSection Section "Screen" Identifier "Screen0" Device "GPU0" Monitor "Monitor0" EndSection ``` **注意事项**： 1. 推荐使用Ubuntu 22.04 LTS及以上版本（内核5.15+） 2. 对NVIDIA RTX 4090等新型号GPU，需安装525.85.05+驱动版本 3. 若使用多GPU配置，需通过`BusID`指定对应PCI地址 4. 图形性能损失通常控制在5-8%以内（对比物理机） > **性能基准测试建议**： > ```bash > # 图形性能测试 > glmark2 --fullscreen > > # CUDA矩阵计算测试 > /usr/local/cuda/extras/demo_suite/matrixMul -wA=1024 -hA=1024 -wB=1024 -hB=1024 > > # Vulkan测试 > vkcube --c 1000 > ``` 若遇到PCI设备ID冲突问题，可尝试在宿主机执行： ```powershell Set-VM -VMName Ubuntu -GuestControlledCacheTypes $true -LowMemoryMappedIoSpace 3GB ```
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