查看显卡 nvidia-smi 去官网查找命令行 官网，找最接近的一个版本 anaconda命令行输入即可
在ubuntu20.04上安装成功，亲测有效 目录 ubuntu打实时内核补丁教程1、下载实时内核2、解压和打补丁（patch）3、安装依赖和编译安装4、修改一些文件，便于之后切换内核5、重启电脑 实时内核版本下安装nvidia显卡驱动的问题1、先切换回之前的内核（非实时）版本2、重装之前内核（非实时）版
服务器安装了Ubuntu20.4每次关机开机之后nvidia驱动就失效了 参考这2篇文档把问题解决了，虽然中间还出现mismatch的问题，但是不管了直接暴力重装吧（可能是系统内核自动升级之后的版本与原先安装的驱动程序版本不匹配的原因，nvidia驱动安装成功后，显卡kernel Module版本才会更新？） 解决关
Ubuntu18.04 安装 nvidia2080Ti显卡驱动 1.下载驱动 驱动下载地址： https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 这里选择了NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run 2.环境准备 更新PCI ID sudo update-pciids 安装gcc和g++ sudo apt-get install gcc g++ make 3.禁止nouveau
话说在前面，我是白痴（允悲）。 本来只是想体验一把在Linux上写代码的感觉，结果简简单单的东西搞了近两天才算正式完成。 网上找到的东西很多都过时了，有些帖子的方法也不好用，加上linux小白什么都不懂，真的很恼火。 还有要吐槽的就是，无论是CSDN其他站的有些教程根本就不是教程，纯纯的
背景 自从华为开源了MIndSpore深度学习框架，题主就始终惦记着要充分利用手里有且仅有的游戏本，给它加持一套高大上的支持GPU的MindSpore环境，但让人泪奔的是——MindSpore-gpu不兼容Windows！！！ 虽然MindSpore也能在Windows里运行，但那是CPU的安装版。可连GPU都不能用还有什么资格配叫深
Ubuntu(debian)问题合集 一、硬件问题 1、禁用某项驱动（如WiFi） 通过命令列出硬件：lshw 找到你要禁用的设备，并找到驱动名： 如：driver=iwlwifi 编辑文件：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 添加屏蔽项。 2、切换显卡驱动 准备工作：商店安装“显卡驱动管理器”（可选） 第一步：使
步骤： 一、安装docker 二、配置自己的镜像 三、在镜像中成功运行需要的程序 四、转为singularity需要的镜像 五、用服务器测试使用 一、安装docker sudo apt-get update sudo apt-get install \ apt-transport-https \
深度学习训练/GPU服务器硬件配置 现有配置： cpu # cpu个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l # 每个物理cpu的核数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq # 逻辑cpu的个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l # 内存条 # 查看内存
1、nvidia-smi介绍 nvidia-sim简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，是一个跨平台工具，支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux和WindowsServer 2008 R2 开始的64位系统。这个工具是N卡驱动附带的，只要装好驱动，就会有这个命令 2、nvidia-smi常用命令介绍 1）显示GPU当前
1：下载显卡驱动 进入英伟达官网进行下载：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 本机为nvidia-telsa-v100-驱动 链接：https://pan.baidu.com/s/1cOwqIxcTb_e1n7GZmJtuCg 提取码：1w9i 2：禁用 nouveau驱动 输入 lsmod | grep nouveau 看是否有输出 有则需要禁用掉 进入
vGPU device plugin基于NVIDIA官方插件(NVIDIA/k8s-device-plugin)，在保留官方功能的基础上，实现了对物理GPU进行切分，并对显存和计算单元进行限制，从而模拟出多张小的vGPU卡。在k8s集群中，基于这些切分后的vGPU进行调度，使不同的容器可以安全的共享同一张物理GPU，提高GPU的利用率。此外，
去年安装过，后面系统重装没了。最近又重装了一边cuda和nvidia,记录一下安装过程。 首先，禁用ubuntu系统的secure booot，变为insecure，具体可以百度。 如果之前安装了nvidia驱动，则需要删除之前的nvidia驱动: sudo apt-get remove --purge nvidia* sudo apt autoremove 1、禁用nou
分布式深度学习计算框架（MindSpore, PyTorch）依赖环境——NCCL， NCCL提供多显卡之间直接进行数据交互的功能（可以跨主机进行）。 注意： 本文环境为 Ubuntu18.04 NCCL的官方主页： https://developer.nvidia.com/nccl NCCL的下载地址： https://developer.nvidia.co
官方文档： https://docs.nvidia.com/jetson/l4t/index.html#page/Tegra Linux Driver Package Development Guide/introduction.html 离线烧录环境 在nvidia开发者网站jetson嵌入式部分（https://developer.nvidia.com/embedded/downloads）下载两个文件Tegraxxx_Linux_R32.x.x_aarch6
Anaconda安装 在要运行的环境下安装Anaconda（或Miniconda），我选择的是Anaconda。Anaconda下载地址 安装步骤 #获取下载的文件Anaconda3-2021.04-Linux-x86_64.sh cd ./home wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh #执行安装文件 bash ./Ana
参考链接：https://askubuntu.com/questions/927199/nvidia-smi-has-failed-because-it-couldnt-communicate-with-the-nvidia-driver-ma command prime-select to check available choice for gpu setting command prime-select nvidia to choose nvidia dedicated gpu command pr
To avoid the noise from the fan. Ubuntu: open nvidia x server settings click PRIME Profiles select intel integrated graphics card Windows: first part WIN+R type services.msc, then enter choose Nvidia Display Container Ls or Nvidia Localsystem Container
标题关于python初学者搭建环境的一些总结 本次搭建环境为（pycharm+anaconda+cuda+pytorch） pycharm 在此感谢哔哩哔哩杨淑娟老师的详细讲解，python下载，我们用的是3.8.0稳定版本，也可以根据自己需求下载相应的版本，下一步我们下载集成开发环境Pycharm，具体可见pycharm的安装教
大家好，我是小智，目前在深圳一家机器人公司做机器人算法工程师。做机器人算法，仿真是非常重要的，最常用的仿真软件就是gazebo了。 小智上个周末基于gazebo做了激光雷达三维重建的demo，就是用的自己几年前的烂显卡，但是效果依然很不错。 仿真视频链接 但很多人使用gazebo的时候都会
配置环境 ubuntu1~20.04 驱动是：NVIDIA-Linux-x86_64-455.45.01.run 安装显卡出现如下问题 当然这只是个警告，可是报错后面那张图我没来得及截出来，就用这张凑合着看。 报错原因 显卡驱动好像要安装桌面版，但是我们的系统是命令行式，没有界面，导致出错，使用如下这条命令安装即可：su
问题描述 输入： nvidia-smi 报错 Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 解决方法 Step1 卸载现有驱动，重新安装 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo apt-get --purge remove nvidia-* sudo apt-get purge nvidia* sudo apt-get purge libnvidia*
前情提要：最近跑程序，突然有天提示cuda没了，具体大意是cuda没安装，但其实我已经安装好久了，而且程序也跑了很多次了，后来查明白，其原因有二： （1）linxu系统的不稳定性，经常会导致这样那样的问题。这样的时候一般是要重装了，缺啥装啥。 （2）Ubuntu18.04内核更新导致的。重新更换成旧内核就行。
1. nvidia jetson xavier刷机 准备：安装有Ubuntu 1804系统的PC一台、Jetson设备和电源、Type-C接口的USB连接线一根 刷机步骤： 1.使用Type-C接口的USB线把PC与Jetson设备连接起来（设备端口为Type-C的OTG端口） 2.在Jetson关机状态下，使用细针按住recovery button不放，再按开机键，进入
最近调试代码需要低版本的nvcc和gcc，但是系统版本已经是最新的了，又不想把系统整体的配置降低，conda也只能解决python等版本的问题没法解决这个问题 docker的好处在于其基于宿主机（也就是我们远程的服务器，是一个物理机）可以任意搭配你想要的各种环境，而不用对宿主机的环境
