NVIDIA-SMI

GPU之nvidia-smi命令详解

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WindowsServer2008R2
[山青花欲燃]·2023-07-18 10:15

深度学习之python使用指定gpu运行代码

一、前提1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况，当存在空闲设备时才能用，否则会出现运行内存不够出错的情况（具体参考文章GPU之nvidia-smi命令详解）；2、安装好cuda和cudcnn
ling零零零·2023-07-18 10:12

python指定gpu运行

zhuanzaizi:https://www.cnblogs.com/tyty-Somnuspoppy/p/10071716.html一、命令行运行python程序时1、首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi
carolynlmk·2023-07-18 10:12

linux服务器查看gpu

指令：nvidia-smi上图为两张显卡。
请让我按时毕业·2023-07-18 04:04

在Linux终端下查看GPU正常使用的情况

首先，在终端输入nvidia-smi：可以查看当前正常使用的GPU情况，如下图所示：如果要一直刷进度nvidia-smi-l(一般看数据训练情况)nvidia-smi实时刷新实时显示显存使用情况进程会一直刷出来
blue_lala·2023-07-18 04:33

windows使用nvidia-smi查看gpu信息

需要在path添加如下路径才可以直接在cmd中使用nvidia-smi命令等。
lsh呵呵·2023-07-18 04:58

【Win11+RTX3050显卡】cuda+cudnn+tensorflow 环境配置

Win11+RTX3050显卡】cuda+cudnn+tensorflow环境配置CUDA11.5cudnn8.3.3tensorflow-gpu2.61、名词解释CUDA：CUDA即英伟达的显卡并行计算框架nvidia-smi
Xin.643·2023-07-18 00:50

Ubuntu20.04搭建Pytorch1.8深度学习环境

nvidia-driver460.73cuda-version11.2pytorch1.8.12.安装过程1.安装nvidia驱动sudoaptinstallnvidia-driver-460安装完后重启系统，shell中输入nvidia-smi
年少轻与狂·2023-07-17 17:25

Ubuntu安装英伟达驱动CUDA，CUDNN,PyTorch保姆级教程

一.安装CUDA切换显卡驱动，并通过NVIDIA-smi查看信息：考虑到后面安装PyTorch，不建议使用最新的驱动，这样CUDA版本不会过高。在英伟达官网下载CUDA，我的是11.8。
01年的摸鱼老手·2023-07-17 10:35

NVIDIA显卡驱动+CUDA+CUDNN+Tensorflow+Keras之间的关系（含各版本对应关系表）

基础介绍Driver与键盘驱动、鼠标驱动、打印机驱动没本质区别，硬件统一CPU和外设通信的接口，以驱动程序的形式呈现可使用nvidia-smi命令查看，需要注意的是，显卡支持的驱动一直是在更新的CUDA
Rookie_lyj·2023-07-17 09:39

再战Nvidia，安装 Windows 11 和 EndeavourOS 双系统

吐血刚装了一周的Ubuntu23.04就挂了，由于买的是最新的显卡就上了Test版本，结果Ubuntu自带的nvidia驱动535居然会失灵，nvidia-smi直接fail。
DisonTangor·2023-07-17 08:24

【论文复现】 隐写分析 (XuNet) - Structural Design of Convolutional Neural Networks for Steganalysis- PyTorch

XuNet-Structural-Design-of-Convolutional-Neural-Networksfor-Steganalysis下载代码之后，新建conda环境，python版本3.7，torch和python对应关系查看自己的cuda版本，nvidia-smi
岁月漫长_·2023-07-17 08:17

ChatGLM-6B阿里云部署

机器配置重点关注指标：CPU、内存、GPU、GPU驱动类型OSCPU内存GPU机器配置ubuntu_20_04_x6416核125GNVIDIAA10080G#查看显卡安装状态nvidia-smi安装必要的软件
liuhehe321·2023-07-17 07:37

Linux安装CUDA+CUDNN+TRT+DS教程

TRT+DS教程一、系统部署及环境部署(CUDA,CUDNN,TRT,Deepstream)在进行系统部署及环境部署时，要注意各组件的版本号是否对应，如下图：1.1安装CUDA（1）查看显卡驱动是否安装nvidia-smi
TTTTIM·2023-07-17 03:37

Linux（WSL）安装CUDA

选择CUDA版本nvidia-smi选择的CUDA版本要比CUDAversion的版本更低ps.本机之前已经把CUDA驱动器在windows端安装完成：安装CUDA参考：Windows10/11WSL2
chen_ ：)·2023-07-17 01:37

NVIDIA驱动失效简单解决方案：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

NVIDIA驱动失效简单解决方案：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.前言：以下方法，不需要重装驱动，简单快捷。适用于Ubuntu系统下，之前已经安装过驱动，但驱动失效的问题。如果此方法仍然无法解决问题，可参考Ubuntu下安装nvidia显卡驱动，重装驱动。前段时间刚装了驱动：Ubuntu下安装nv
汀、人工智能·2023-07-16 14:10

解决ubuntu cuda版本nvcc -V和nvidia-smi不一致问题

在使用nvcc-V和nvidia-smi查看cuda版本时不一致：nvcc-V版本是10.1nvidia-smi的版本是12.2上面如果能显示版本，所以是已经有驱动，首先要删除之前的驱动：1、执行以下命令
seaside2003·2023-07-15 18:09

Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch

torch.cuda.is_available()显示False，运行代码出现以下错误：UserWarning：CUDAinitialization：UnexpectederrorfromcudaGetDeviceCount().在终端输入nvidia-smi
HaMiHaMi Ha·2023-07-15 16:11

(CentOS 7)nvidia-smi:Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch

[CentOS7]nvidia-smi:FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch问题源头：nvidia-smi\text{nvidia-smi
静静的喝酒·2023-07-15 16:39

Ubuntu 查看显卡信息

NVIDIACorporationDevice24b0(reva1)发现是十六进制码，进入网址PCIDevices查询，输入24b0并点击Jump，得到结果显卡型号为GA104GL[RTXA4000]，如果已经安装n卡驱动，则可以直接通过以下命令查询nvidia-smi
想要个小姑娘·2023-07-15 07:11

raise AssertionError(“Torch not compiled with CUDA enabled“)

importtorchprint(torch.cuda.is_available())#False2、打开powershellorcmd，输入nvidia-smi命令，检查当前英伟达显卡信息。
我有明珠一颗·2023-07-15 00:06

Pytorch 安装与配置

Pytorch安装与配置NVIDIA系统管理界面查看nvidia-smi进入NVIDIA系统管理界面对应的详细解释看下图参考博文(53条消息)nvidia-smi命令详解和一些高阶技巧介绍_Chaos_Wang
橡皮人生·2023-07-14 09:41

NVIDIA驱动失效简单解决方案：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

第一步，打开终端，先用nvidia-smi查看一下，发现如下报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcou
weixin_40293999·2023-07-14 01:53

跑深度学习nvidia驱动忽然实效的详细解决方法

然后nvidia-smi结果NVI
诶尔法Alpha·2023-07-14 00:50

CUDA下载，以及下载GPU版本的pytorch

、下载anaconda因为这步我之前就下好了，主要参考这个链接：史上最全最详细的Anaconda安装教程二、下载CUDA1.首先观察自己需要什么版本的CUDA，以及是否安装过CUDA先cmd，输入命令nvidia-smi
河马小白·2023-06-22 22:18

查看cuda版本

wins+R，cmd命令行输入：nvidia-smi右上角为CUDA版本配送对应torch的下载：https://download.py
Aughts·2023-06-22 11:31

Ubuntu20.04的cuda、cudnn、paddle安装完整过程

spm=1001.2014.3001.5501然后输入命令nvidia-smi查看显卡状态2、CUDA下载安装直接手动在官网下载：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperPreviousreleasesoftheCUDAT
Trisyp·2023-06-22 05:42

Windows WSL子系统Ubuntu22.04安装Nvidia显卡驱动

还没有安装过WSL的童鞋可以看我之前发布的这篇文章windows11安装Linux子系统WSL及ubuntu22.04Windows查看显卡首先在Windows中查看驱动是否正常，我们可以输入以下nvidia-smi
传说中的暗暗·2023-06-21 13:01

搭建GPU环境的TensorFlow并将单块GPU划分逻辑为分区的实践

1、搭建环境1.1、查看GPU版本在安装tensorflow的GPU版本之前可以先看下自己的显卡情况命令：nvidia-smi或者桌面右下角，NVIDIA图标，进入到NVIDIA的控制面板：点击左下角的系统信息
寅恪光潜·2023-06-20 17:08

nvcc -V和nvidia-smi中的cuda版本不同

nvcc-V(或nvcc--version)与nvidia-smi中显示的cuda版本不同。
Nhl_1355443593·2023-06-20 10:22

nvcc --version和nvidia-smi显示的CUDA Version不一致

一、版本不同的原因CUDA有两种API，一个是驱动API（DriverVersion），依赖NVIDIA驱动，由nvidia-smi查看，另一个是运行API（RuntimeVersion）是软件运行所需要的
旺仔菜菜·2023-06-20 10:50

python如何使用gpu_【python基础】python开启GPU加速

前提条件1.机子有GPU显卡，并安装GPU显卡驱动；2.安装GPU的使用环境，CUDA等；3.打开nvidia-smi中的PM属性；4.程序中指定使用的GPU设备；本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU
weixin_39743603·2023-06-20 09:49

【GPU】安装好cuda后使用gpu训练深度学习模型

查看CUDA设备编号在命令行输入nvidia-smi查看cuda设备的详细信息，如下图所示：注意在使用gpu训练模型之前先查看python环境下是否有可用cuda设备。importtor
嘿♚·2023-06-18 15:24

【深度学习：入门】如何配置CUDA,使用gpu本地训练

进入cmd输入nvidia-smi版本支持向下兼容，为了保证能够和其他开发库版本兼容，这里使用的CUDN版本为11.6.cuda下载CUDAToolkit|NVI
氯化氯·2023-06-18 15:24

Ubuntu22.04安装PyTorch1.13.0 GPU版本

pytorch1.13.0/cu117（pytorch==1.13.0torchvision==0.14.0pytorch-cuda=11.7）：（在pytorch官网的历史版本里找安装命令）机器情况：新机器，自带的有nvidia-smi
weixin_39450145·2023-06-18 14:20

服务器安装nvidia显卡驱动

1.查询原有驱动型号并下载最新驱动在命令行输入nvidia-smi命令查看机器的显卡驱动。可以看到原有服务器上安装的显卡驱动型号为440.64，其中cuda为10.2。
几夏经秋·2023-06-18 01:38

Ubuntu服务器有一张显卡nvidia-smi指令不能显示问题（未解决）

问题描述：服务器重装Ubuntu22.04系统，具备10张显卡，使用nvidia-smi显示只有9张显卡，有一张显卡消失了，重装驱动也不能解决问题。
博博有个大大大的Dream·2023-06-17 14:35

tensorflow使用显卡gpu进行训练详细教程

GPU之nvidia-smi命令详解查看显卡的信息：cmd:nvidia-smiGPU之nvidia-smi命令详解-简书编辑GPU：本机中的GPU编号（有多块显卡的时候，从0开始编号）图上GPU的编号是
qiqi_ai_·2023-06-17 07:58

ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn7.6.5，并使用CUDA自动安装NVIDIA驱动而非手动。

检查是否已经安装的nvidia驱动：nvidia-smi执行
mengnalisha_csdn·2023-06-14 12:34

linux下查看自己是否安装cuda

在网上也看到很多写可通过nvidia-smi查看，如下图。右上角有cudaVersion为11.6。但我看到一个博客说，这个地方的版本只是代表它支持的最高版本，并不是它实际安装的版本。
熹熹爱编程·2023-06-13 16:56

Linux系统查看已安装的CUDA和cuDNN版本信息

在Linux系统下，除了可以用nvidia-smi命令查看显卡类型以及对应的CUDA版本外，可以通过查看安装目录中的文件获得CUDA和cuDNN的安装版本信息。
星光2020·2023-06-13 16:25

Ubuntu20.4 docker运行stable diffusion webui

环境前提系统环境ubuntu20.04uname-anvidacuda显卡驱动默认已经安装成功nvidia-smi安装配置dockerupgrade系统更新系统依赖：apt-getupgrade卸载之前的
·2023-06-13 15:42

ubuntu18.04安装和卸载cuda11.0 cuda10.1 ，遇到的各种问题

卸载已经安装好的cuda,nvidia,cudnnsudoapt-getremove--purgenvida*卸载已经安装好的nvida驱动，nvidia-smi如果还有结果输出，没有报错说明没有卸载完这时候通过
小陀螺丫丫·2023-06-13 13:40

[环境配置]nvidia-smi输入后几十秒后才有反应卡主解决方法

安装好nvidia的驱动,每次执行nvidia-smi命令时,要5秒以上，就跟卡死了一样，这个可如何是好啊，于是找到一个命令输入进去nvidia-persistenced--persistence-mode
FL1623863129·2023-06-12 12:31

Ubuntu20.04开机闪光标进不去图形界面

进入系统后查看显卡状态：nvidia-smi会有报错NVIDIA-SMIhasfailedbecauseit
ZCONG呀·2023-06-12 11:53

NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

问题描述NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.原因分析：我的显卡驱动是之前装好了的，上次遇到这个问题重装了个驱动就好了，不可能每次都要通过重装驱动解决问题。于是上网找答案，可能是由于内核版本自动
ZCONG呀·2023-06-12 11:23

nvidia-smi报错NVIDIA-SMI couldn‘t find libnvidia-ml.so library in your system

执行命令ls/usr/lib/nvidia后发现pre-install不要慌！！！原因就是驱动的某个挂载点出了问题，比较简单的方法就是完全卸载。卸载可以把nvidia驱动和cuda全部卸载sudoapt-get--purgeremovenvidia-*sudoapt-get--purgeremovecuda-*当然上面的卸载不是全面的还需要sudo/usr/bin/nvidia-uninstall
袁博特·2023-06-12 09:00

Ubuntu22.04.2 LTS 安装nvidia显卡驱动及配置pytorch

$sudoaptinstallnvidia-driver-470安装完成后，直接nvidia-smi可能并不显示，提示要运行驱动，这时候只要重启一下，再输入nvidia-smi即可看到显卡信息，完成安装
失落的熊熊·2023-06-11 16:12

CUDA安装详细教程

一、CUDA下载CUDA官网二、CUDA具体安装步骤1、检查电脑的NVIDIA版本，在cmd中输入nvidia-smi(注意nvidia-smi中的是驱动对应的cuda最高版本，只要此版本大于等于你安装的
Hard Coder·2023-06-10 21:38

【AI】Ubuntu20.04安装cuda、cuDNN、Anacodna、PyTorch

1、版本选择1）选择PyTorch版本：2.0.12）对应的CUDA版本：11.7或者11.8，选择较新的11.83）确定显卡是否支持，使用命令nvidia-smi查看显卡驱动版本及支持的CUDA最高的版本
郭老二·2023-06-10 12:15
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