这里主要针对驱动已经安装好了的环境，如何安装合适的显卡驱动这里不多赘述，本文演示的系统为Ubuntu18.04，但理论上其他Linux发行版操作类似。驱动适配通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本，下图第一行就显示了这些信息，可以看到，最大支持CCUDA10.2，更高版本的CUDA需要升级驱动程序。安装包下载CUDA的安装可以访问官网开发者工具中找到，链
Linux中查看已经安装的CUDA多个版本以及当前软链接的版本、cudnn版本1、查看GPU使用情况：2、查看 CUDA 版本：3、查看 CUDNN 版本4、 不同版本cuda的切换（需要有足够的权限）⑤查看 Linux下已安装的所有 cuda 版本⑥ 更改 cudnn 版本 linux 中cuda默认安装在/usr/local目录中： -可以使用命令：ls -l /usr/local | gr
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2024-02-19 20:18:42
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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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linux查看cuda版本1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi1和3中显示的是11.32中显示的是10.1CUDA有两个主要的API：runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本（如10.1和11.3等）。用于支持driver API的必要文件(如lib
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2024-02-19 18:03:58
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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
Linux（Ubuntu 12.04 LTS）下安装CUDA 5.5 手记，有需要的朋友可以参考下。 最近在学CUDA编程，开始一直在Win下做，但是现在需要看准确的GPU和CPU执行速度的比较（GPU的speedup），所以就搬到Linux下面测试。但是由于不是很熟悉Linux的操作，所以在安装CUDA Toolkit的时候遇到了不小的麻烦。今天终于搞定了，特来mark一下，这样是我的第一篇bl
安装前准备cuda的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架tensorflow2最高支持cuda 10.1，因此本文讲解在ubuntu 20.04系统上安装cuda 10.1的主要过程。首先要查看你的nvidia显卡驱动是否支持cuda10.1版本。在终端执行以下命令：nvidia-smi如果 cuda version: … 这里的版本号大于等于10.1(我的是10.2)，就可以安装cuda
“个人文化属性”双系统1. 双linux系统格式化一个linux系统2. 安装新的20系统（双系统）3. 重启后直接进入grub界面（修复它）3.1 寻找你的系统分区3.2 修改启动分区3.3 进入系统后修复N卡驱动的坑正常的run文件驱动安装方法1.1 禁用nouveau1.2安装重启2. 一些教训3. CUDA版本问题3.1 nvidia-smi和nvcc -V 的CUDA不同 最近需要做个
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2024-10-05 10:09:16
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说在前面：NVIDIA的显卡驱动与CUDA的版本并不是严格的一一对应关系，CUDA实际上也只是一个工具包，我们可以根据自己的需求进行安装，即可以安装多个CUDA版本。同时CUDNN是一个SDK，专门用于神经网络的加速包，它与CUDA也没有严格的一一对应关系，可以选择多个版本的CUDNN进行安装。虽然说不是严格的对应，不过还是要服从大版本的对应，即安装之前查看GPU驱动版本与CUDA版本的对应关系，
在Linux系统上使用CUDA编译程序是一个常见的需求，尤其是对于需要使用GPU加速的程序来说。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，可以让开发者使用GPU进行加速计算，从而提高程序的性能。
在Linux系统上编译CUDA程序，通常需要遵循一定的步骤。首先，需要确保你的系统已经安装了适当的CUDA驱动程序和开发工具包。你可以通过在终端中输入以下命令来检查CUDA是否已经正确安装
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2024-04-07 09:53:29
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2017-04-13 11:41:00
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1.首先在安装cuda与cudnn之前，系统需要成功安装Nvidia驱动，安装教程请参照以下教程：2.验证系统内部是否已经安装了cuda打开命令行，输入以下命令：nvcc -V若出现以下输出，则系统内部没有安装cuda。3.进行cuda安装包与cudnn的下载cuda的下载链接：cuda下载链接cudnn的下载链接：cudnn下载链接在下载这两个文件的时候，需要注意cudnn的版本需要与cuda的
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2024-06-12 14:18:53
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使用GPU和CUDA、cuDNN进行深度学习计算的浪潮已经持续了很多年，在此期间，显卡驱动和CUDA版本，以及cudnn深度学习工具包的版本已经更新了很多次。随着新的TensorFlow 2.0版和Pytorch1.3版的发布，我们用于深度学习的机器也需要将运行环境更新到最新版本了，尤其是还在使用CUDA 8.0的话。本文将介绍如何卸载旧版CUDA(如8.0版)并安装新版CUDA(10.0版)材料
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2024-04-07 20:07:36
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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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一、CUDA-10.1安装：说明：NVIDIA驱动版本需要与CUDA版本对应，具体参考下图。1. 下载cuda安装包：cuda官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&
第一步：查看本机cuda版本在终端输入：cat /usr/local/cuda/version.txt这里有个误区，我们常常使用nvidia-smi来查看显卡信息，如下图 ，一个11.0一个11.1，也就是说显卡cuda版本是有可能不等于上面路径的cuda版本的。个人理解是显卡驱动cuda版本是独立的。我们要以上图cuda版本为准。第二步：安装cuda如果cat的路径没有cuda就去官网
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2024-05-14 14:59:01
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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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@[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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在本文中，我们将探索在 CentOS 系统上使用 CUDA 整合 Ollama 的过程。这篇博文将详尽地介绍如何有效地配置和优化你的机器学习与深度学习应用。无论你是在进行数据分析、模型训练还是开发智能应用，了解如何在 CentOS 上部署 CUDA 和 Ollama 都是非常重要的。
## 背景定位
在当今数据驱动的世界，机器学习和深度学习的应用越来越普遍，而性能的提升通常依赖于高效的计算资源
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
