昨天的刚接触服务器，今天就可以跑模型了，还挺爽的。系统：本地windows，服务器 Centos7 ，64位安装包：MobaXterm，cuda9.0，cudnn，Anaconda（资源下载链接：https://pan.baidu.com/s/16YbybsV3jTjKDm48tcVg4A 提取码：ng64 ） 1.安装MobaXterm
以run文件安装为例进行介绍： 一. 下载NVIDIA驱动的相关工作 1. 使用以下命令：lspci | grep -i nvidiasudo dpkg --list | grep nvidia-* 2. 若已经安装了相关版本的版本，使用以下命令进行删除：sudo apt-get remove --purge nvidia-* 
因有需求需要改动centos7中的CUDA(更新到10)和GUP 的driver(更新到410)的版本。 事先需要查看原版本的信息，使用nvidia-smi可以查看driver的版本信息(最新的也显示CUDA的版本信息)；使用nvcc –version查看CUDA的信息。服务器的基本配置是
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2024-01-12 02:09:28
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之前用过TensorFlow的CPU版，现在买了个新电脑，就想把GPU也用起来，又因为目前大部分工作是在linux下做，所以有了在linux下安装cuda和TensorFlow的计划，快一个礼拜一直在搞这件事，重装了N次系统，cuda和TensorFlow终于是能用了。姑且写一下攻略吧，也算自己留个档。注意事项此攻略适用于广大使用Nvidia显卡的Ubuntu用户，CentOS，RedHat，Wi
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2024-07-27 12:03:58
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这种安装的方式更简单CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。查看显卡是否支持CUDA输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号：lspci | grep -i nvid
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2024-06-10 10:19:02
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@[TOC](linux下的docker安装与使用(centos 8))版本信息VMware15+CentOS 8[alvin@localhost ~]$ su
密码：
[root@localhost alvin]# cd
[root@localhost ~]# uname -a
Linux localhost.localdomain 4.18.0-193.el8.x86_64 #1 SMP Fr
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2024-10-23 15:56:49
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20220101 CUDA 安装报错 could not create file “…\chrome_elf.dll” 关闭36020210617 pytorch 1.6 cuda 10 显卡安装20210607 pytorch 利用 gpu运行模型20210110显卡使用限制 指定多块GPU的方式和前文完全一致，只需要多写几个编号即可：import os
os.environ["CUDA_VI
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2024-09-27 23:24:28
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文章目录前言探索过程结果 前言最近这段时间实验室新进了一批A100的卡，需要在上面微调一个大模型。自己之前有一定的CUDA安装和卸载经验，在本地主机上装过11.7和12.1两个版本的，本来没觉得这会是一个非常困难的事情，按部就班的操作就可以。如果希望安装CUDA，还是建议参考官方的说明文档 NVIDIA CUDA Installation Guide，这个后面有时间也许可以出一期（但是该装的都装
linux用户下更换cuda版本及部分细节安装cuda进入cuda版本选择页面选择对应版本，这里以cuda11.3.0为例，选择对应的系统信息，选择runfile(local)1.运行代码进行下载wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_
在CentOS操作系统上安装CUDA是一项非常重要的工作，特别是对于需要在GPU上运行深度学习、机器学习等计算密集型任务的开发者来说。CUDA是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，通过CUDA，开发者可以使用NVIDIA GPU进行并行计算，加速计算任务的运行。
以下是在CentOS操作系统上安装CUDA的详细步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | --------
原创
2024-05-15 09:47:54
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由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe， 并且已经配置好，caffe也已经跑通。但是最近需要使用Torch，而Torch对cuda的要求是8.0，因此决定对cuda的版本进行升级，以满足Torch平台的需求。而最新版的caffe也已经支持cuda8.0。话不多说，开始安装cuda8.0。 1. 电脑配置显卡：GeForce GTX TITAN X
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2024-04-20 15:17:34
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首先去NVIDIA官网下载CUDA 在这里，需要注意图中的network与local。前者就是一个网络安装器，需要在线安装，而后者则是完整版的安装文件，可以离线安装。我是下载的后者。下载之后，双击.exe程序。 点击OK进行安装。 之后进入NVIDIA安装界面，先会检查系统是否适用于CUDA，然后进入下图界面。这里我们选择自定义，并点击下一步。（在安装之前最好关闭掉360安全卫士，不然会弹出一些列
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2024-07-18 23:34:53
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最近，由于学习需要，需要在Centos系统上配置CUDA环境，以下分享一下安装过程，也方便我再次查看，以此来做个记录（注：本人小白一个，只是照自己实际情况总结，不当之处还请大佬们谅解。）。一 安装前的准备1、查看自己的GPUlspci | grep -i nvidia执行即可，我的GPU如下： 2、查看CentOS版本uname -m && cat /etc/redhat
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2024-03-07 07:58:26
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环境准备visual studio ，这里以2017为例opencv （上条博客有讲基础包怎么配置，这里不展开讲了）
opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/
cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（如果不装gpu的支持直接忽略）cmake-gui 生
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2024-04-23 09:04:37
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更新云服务器的CUDA
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何更新云服务器的CUDA。首先，让我们来整理一下整个过程的步骤。
## 更新云服务器的CUDA流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 通过SSH连接到云服务器 |
| 2 | 检查当前CUDA版本 |
| 3 | 下载最新的CUDA版本 |
| 4 | 卸载旧版本的CUDA |
| 5 | 安装新版
原创
2024-01-05 03:50:26
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1. 准备2. VS中配置CUDA安装CUDA时候会选择集成在VS中，安装之后有samples，试着跑一下测试下。关于库路径正常添加就可以了。vs属性表中CUDA C/C++配置3. cmake编译支持CUDA的opencv3.1 configure 'opencv'打开 cmake_gui.exe, 最上方两个文本框，分别输入 下载的"opencv/source" 的路径，和将要存储生成文件的路
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2024-07-08 10:41:44
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基于linux系统下对conda虚拟环境中cuda和cudnn的安装（服务器无权限修改cuda版本的情况） 参考前期准备查看服务器信息下载cuda和cudnnCudaCudnn安装过程CudaCudnn环境变量的配置不同版本Cuda互相切换总结 在复习论文的过程中，有一篇论文用的是tensorflow1，但是实验室服务器的cuda版本是10.1，这两个就不匹配，因此我需要在我自己的虚拟环境下安
Centos6.5+CUDA6.5+caffe安装配置及可能遇到问题解答原文地址：分类： Linux 写这篇文章之前，首先感谢一下容天汇海公司的那个姐姐和我的大师兄，谢谢你们耐心解答我和毛毛同学遇到的问题，我们要继续努力！好啦，现在我们就开始吧，安装好系统，配置完环境就可以跑程序了。本篇文章我参考了这两篇文章： http://www.rthpc.com/plus/view.p
环境：系统Ubuntu16.04，两张显卡。一张独立显卡nvidia Quadro RTX5000，一张集显Intel。目标：因要装一些软件ctranslate2/torch等，显卡驱动版本太低了，cuda版本也很低，需要升级nvidia驱动（查了一些资料有的说要禁用集显，才能升级，我最后采用了ChatGPT的答案，没有管集显）。一、升级nvidia显卡驱动1. 准备条件 &
CUDA是什么就不介绍了，直接讲怎么实现CUDA多版本的共存和实时切换。1、安装多个版本的CUDA这里，我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓)首先，在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。[图片上传失败...(image-7421b8-1540209119247)]然后，选择对应的安装包，这里选择runfile类型的安装文件，以便后面设置每个cuda的安装路径。
