NVIDIA

linux nvidia-smi失败（已测有效）

ref:https://worktile.com/kb/ask/345201.html当在Linux终端中无法找到nvidia命令时，可能有以下几种原因：Nvidia驱动未安装：首先，要使用nvidia

Summer_Anny·2025-06-29 05:36

nvidia-container-runtime离线包安装说明：快速部署NVIDIA容器环境

nvidia-container-runtime离线包安装说明：快速部署NVIDIA容器环境【下载地址】nvidia-container-runtime离线包安装说明此项目为无网络环境下的用户提供了nvidia-container-runtime

盛罡城Rachel·2025-06-29 04:29

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5

行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

NVidia，CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https:

justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】

下面为你详细介绍安装部署的步骤：一、硬件要求显卡：需要NVIDIAGPU，显存至少6GB，推荐8GB及以上。

岁月玲珑·2025-06-28 10:17

昇腾AI生态组件全解析：与英伟达生态的深度对比

本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度，深入剖析昇腾与英伟达（NVIDIA）生态的技术差异与适用场景。

·2025-06-27 20:13

docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].

以下是完整的解决方案和根本原因分析，结合最新技术和实践整理：根本原因分析缺少NVIDIAContainerToolkit现代Docker依赖NVIDIAContainerToolkit（前身为nvidia-docker2

·2025-06-27 18:05

centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit

要在CentOS7上离线安装NVIDIAContainerToolkit，需确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。

几道之旅·2025-06-27 18:05

编译OpenCV支持CUDA视频解码

特别是它的cudacodec模块，能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码，极大提升性能。

AI标书·2025-06-27 14:07

CUDA与venv的配置

以下是关键分析及配置方案：⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包（含nvcc编译器、CUDA运行时库等）必须安装在系统全局路径（如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo

老兵发新帖·2025-06-27 03:17

CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理

背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。

Omoo·2025-06-26 19:19

2021-02-03

服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动如果之前装过驱动，此时卡在登陆界面或黑屏可以尝试卸载之前装的驱动进入、usr/src版本430.40sudoapt-getremovenvidia

thalch·2025-06-26 11:31

Python学习Day33

CUDA：是NVIDIA显卡的“加速引擎”，相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”，让它能快速计算复杂的数学问题（如图像识别、数据训练）。

m0_64472246·2025-06-26 03:09

torch-gpu版本 anaconda配置教程

torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn

GXYGGYXG·2025-06-25 20:43

F5 携手NVIDIA BlueField-3 DPU加速服务提供商边缘AI发展

F5BIG-IPNext云原生网络功能部署于NVIDIABlueField-3DPU,可提升数据管理与安全性,加速边缘AI创新,引领AI-RAN未来发展世界移动通信大会,巴塞罗那,2025年3月6日-F5

资讯分享周·2025-06-25 07:40

CentOS7安装显卡驱动

1、下载驱动从官方驱动|NVIDIA下载驱动程序，此处下载了NVIDIA-Linux-x86_64-515.57.run。

贲_WM·2025-06-24 15:45

centos8安装显卡驱动

1、查看显卡型号```powershell命令：lspci|grep-ivga输出：01:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP102[GeForceGTX1080Ti

·2025-06-24 15:44

本地部署大语言模型

显卡（GPU）：入门级配置：推荐至少使用NVIDIAGeF

小俊学长·2025-06-23 14:59

TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容（h800）

环境说明TensorFlow安装与GPU驱动兼容CUDA/H800特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800

weixin_44719529·2025-06-23 07:17

非root用户在服务器（linux-Ubuntu16.04）上安装cuda和cudnn，tensorflow-gpu1.13.1

点击官网进行下载，根据服务器的具体情况选择对应的版本，如下图所示下载完毕后得到安装包cuda_10.0.130_410.48_linux.run下载cudnn，选择CUDA10.0对应的版本（需要注册登录nvidia

码小花·2025-06-23 07:16

如何安装Tensorflow和GPU配置

于是自己鼓捣了一番Tensorflow的安装，等管理员安装公用的环境不知道要到猴年马月……服务器是Linux系统（CentOS），GPU是英伟达公司的3090，已经安装好驱动，可以通过命令看到相关信息：$nvidia-smiTueMay2820

神隐灬·2025-06-23 07:45

BEV-Fusion环境配置（RTX4090）

SystemVersionSystemVer.Ubuntu22.04.5LTSKernelVer.6.8.0-57-genericGPU:RTX4090CudaVersionin/usr/local/cudanvcc:NVIDIA

·2025-06-23 06:10

DirectX function “GetDeviceRemovedReason“ failed with DXGI_ERROR_DEVICE_HUNG (“The GPU will not resp

“GetDeviceRemovedReason”failedwithDXGI_ERROR_DEVICE_HUNG(“TheGPUwillnotrespondtomorecommands”).GPU:“NVIDIAGeForceRTX4060

Roc-xb·2025-06-22 21:02

Ubuntu18.04全命令行在3090显卡上安装pytorch环境

1.3090驱动安装：sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppasudoaptupdatesudoaptinstallnvidia-driver-470sudoaptautoremovexserver-xorgsudoaptautoremove

镜中隐·2025-06-22 18:18

开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus）

一、技术背景与需求分析电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。传统仿真方法面临以下挑战：计算复杂度爆炸：四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程，单次仿真耗时可超100小时（基于CPU集群）；跨尺度建模困难：纳米级电磁热点与毫米级热流场需不同网格精度，传统有限元法（FEM）难以统一；实时

百态老人·2025-06-22 13:11

RISC-V向量扩展与GPU协处理：开源加速器设计新范式——对比NVDLA与香山架构的指令集融合方案

本文深入对比两大开源架构——NVIDIANVDLA与中科院香山处理器在指令集融合上的创新路径。01开源加速器生态的范式转移RISC-V向量扩展的核心突破RVV1.0标准带来三大革命性特性：1.

·2025-06-22 02:05

Docker使用宿主机GPU驱动：绕开nvidia docker的神奇方法

0、前言当我们在一个docker的容器中想要使用GPU时，往往需要从dockerimage构建之初就开始使用nvidiadocker。

~LONG~·2025-06-21 19:22

Ubuntu20.04 Nvidia Docker 安装

Ubuntu20.04NvidiaDocker安装首先，确保已经安装Nvidia显卡驱动一.安装docker1.下载安装包(ctrl+Alt+T打开终端)2.更新docker用户组3.测试4.查看docker

Naijiaaa·2025-06-21 19:19

2020-11-23 安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符

CBCU·2025-06-21 19:48

生成本地微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤

一、环境准备硬件要求GPU：至少需要多块高性能GPU（如NVIDIAA100或V100），因为Qwen-3-4B模型参数量大，内存需求高。

行云流水AI笔记·2025-06-21 11:54

解决docker下的Linux系统调用GPU失败

从以下网址下载：https://mirror.cs.uchicago.edu/nvidia-docker/libnvidia-container/stable/#完全移除所有nvidia容器相关包sudoaptpurgelibnvidia-container

Alphapeople·2025-06-21 05:18

企业内训｜Nvidia智算中心深度技术研修-某智算厂商研发中心

课程概述此企业内训课程“Nvidia智算中心的深度技术研修”专为某智算厂商研发中心设计，内容涵盖了从基础设施构建到高性能计算优化的全方位技术要点。

TsingtaoAI·2025-06-20 22:00

Ubuntu20.04LTS 安装 mmdetection 全记录

Ubuntu20.04LTS安装mmdetection全记录环境需求准备工作anaconda安装gcc/g++安装安装nvidia显卡驱动安装CUDA正式安装mmdetection创建一个conda虚拟环境安装

·2025-06-20 20:46

探秘经典Flang：一个强大的Fortran编译器

Flang：一个强大的Fortran编译器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Flang，又称“经典Flang”，是一款基于LLVM的外置Fortran编译器，它是PGI/NVIDIA

杭律沛Meris·2025-06-20 17:02

【CUDA】认识CUDA

CUDA的作用CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者通过编写程序利用GPU的强大算力完成复杂的科学运算任务。

Gappsong874·2025-06-20 10:38

CentOS命令安装显卡驱动、修改分辨率和解决黑屏问题

盘第六步解决没有1920x1080分辨率的问题文章目录【系列】真机安装CentOSStream8问题一、下载显卡驱动二、安装驱动步骤1：准备安装环境步骤2：安装依赖步骤3：禁用默认的Nouveau驱动步骤4：安装NVIDIA

shyuu_·2025-06-20 02:46

CentOS安装nvidia显卡驱动的正确方法

常用的驱动安装方法有2种：手动编译和从ELRepo源安装，一般来说搜索的时候看到的都是前者，即“安装编译环境，到nvidia官网下载驱动文件，把nouveau加入blacklist，进入命令行模式重启安装

lantiaoxian·2025-06-20 02:46

Docker+深度学习镜像(预装anaconda+ssh+pytorch+时区设置)

dockerfileFROMnvidia/c

qq_43288818·2025-06-19 20:30

【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】

torchvision、CUDA各个版本对应关系以及安装指令更多内容，可以移步到我的小红薯哦（复旦孟博士）1、名词解释1.1CUDACUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA

CL_Meng77·2025-06-19 18:08

Ubuntu18.04基于Docker和Pycharm搭建Tensorflow-gpu训练环境

一、前提：安装好pycharm-professional，dockerce，nvidia-docker2，nvidia-gpu驱动。安装方法见各自链接。

城俊BLOG·2025-06-19 01:12

docker容器内运行依赖GPU的程序

我的开发环境centos7docker版本为2.10.22080ti显卡，物理机已安装cuda10和对应显卡驱动运行带GPU的docker给linux安装nvidia-container-toolkitdistribution

LensonYuan·2025-06-18 13:20

CUDA开发工具整理

·2025-06-18 11:34

CUDA核函数优化进阶：利用Shared Memory实现矩阵计算10倍加速

在NVIDIAA100上优化1024×1024矩阵乘法时，共享内存策略将计算速度从3.2TFLOPS提升至31.5TFLOPS——本文将揭示如何通过内存访问优化突破GPU计算瓶颈。

AI咸鱼保护协会·2025-06-18 10:57

使用开源NVIDIA cuOpt加速决策优化

使用开源NVIDIAcuOpt加速决策优化文章目录使用开源NVIDIAcuOpt加速决策优化决策优化的现实挑战供应链优化的复杂性实时决策的挑战计算复杂性的挑战NVIDIAcuOpt：GPU加速的决策优化解决方案

扫地的小何尚·2025-06-18 02:05

win10安装wsl2(ubuntu20.04)并安装 TensorRT-8.6.1.6、cuda_11.6、cudnn

参考博客：1.CUDA】如何在windows上安装Ollama3+openwebui（docker+WSL2+ubuntu+nvidia-container）：https://blog.csdn.net

狄龙疤·2025-06-16 23:03

WordToCard，一键将Markdown内容转换为精美知识卡片（使用Qwen3）

让其帮我写一篇关于如何本地部署开源Qwen的文章内容如下为Markdown格式以下是本地部署开源Qwen3大模型的详细步骤，结合了多篇教程的核心内容，帮助你快速完成部署：一、准备工作硬件要求显卡：建议使用支持CUDA的GPU（如NVIDIA

程序员猫爪·2025-06-16 22:59

可持续AI的基石：液冷数据中心的关键技术解析与能效优化实践

一、AI算力爆发下的能效危机随着千亿级参数大模型训练成为常态，单机柜功率密度从10kW猛增至50kW+（NVIDIADGXH100系统达70kW）。

梦玄海·2025-06-16 16:51

彻底删除nvidia驱动以及cuda

介于在一些情况下，未完全删除nvidia和cuda的残留可能导致再次安装失败，故写此文nvidia驱动如果因为一些失误操作导致nvidia驱动被篡改或出错可以使用1.完全卸载现有NVIDIA驱动sudoaptpurge

lovod·2025-06-15 22:51

caffe中Makefile.config详解

#USE_CUDNN:=1"CuDNN是NVIDIA专门

《一夜飘零》·2025-06-15 22:46

Llama 4 群：原生多模态 AI 创新新时代的开始

Llama4Scout拥有170亿个活跃参数，包含16位专家模型，是同类产品中全球最佳的多模态模型，其性能比所有前代Llama模型都更强大，并且仅需单块NVIDIAH100GPU即可运行。

爱分享的小明·2025-06-15 11:04

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