nvidia-smi

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命令，需要在系统上安装Nvidia驱动程序。您可以通过以下步骤来安装驱动：a.检查系统上是否已经安装了Nvidia显卡。可以运行以下命令来检查：“lspci|grep-invidia“b.如果未安装

Summer_Anny·2025-06-29 05:36

centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit

以下是完整步骤及注意事项：⚙️一、环境准备验证NVIDIA驱动运行nvidia-smi确认驱动已正确安装，若未安装需先离线安装驱动：下载对应GPU型号的驱动包（如NVIDIA-Linux-x86_64-

几道之旅·2025-06-27 18:05

【CUDA】认识CUDA

需要NVIDIA显卡且支持CUDA，可通过NVIDIA控制面板或命令nvidia-smi查看显卡型号和驱动版本。确保操作系统为Windows、

Gappsong874·2025-06-20 10:38

linux服务器测试NVIDIA显卡性能

1.测试环境一台Linux服务器电脑（可联网）NVIDIA显卡注意：仅仅测试浮点运算性能和内存带宽2.安装测试软件2.1检查驱动版本输入指令nvidia-smi，主要是判断显卡驱动有没有安装。

我是谁？？·2025-06-07 05:39

pytorch的cuda版本依据nvcc --version与nvidia-smi

在安装PyTorch时，CUDA版本的选择需要关注三个关键点，它们的优先级如下：1.nvcc--version（编译时CUDA版本）作用：显示当前安装的CUDAToolkit版本（即编译器nvcc的版本）。命令：nvcc--version示例输出：nvcc:NVIDIA®Cudacompilerversion11.7.99意义：这是PyTorch实际编译时使用的CUDA版本。如果PyTorch是用

Raina Chen·2025-06-04 13:04

服务器断电开机后无法使用nvidia 显卡驱动

从lsattr的输出结果看，/usr/bin/nvidia-smi只有a（append-only）和e（extents）属性，其中a（只允许追加写入）是导致无法修改或删除它的原因。

coding record·2025-06-04 07:48

2024年深度学习-CUDA安装教程（失败解决方案）

1.打开设备管理器查看显卡如果存在nvidia系列显卡，则可以安装cuda进行深度学习加速如图存在NVIDIA系列显卡,可以继续安装2.打开cmd查看cudaversion输入nvidia-smi结果如图记住自己的版本号

吃小花的魔王·2025-05-20 04:32

nvidia-smi指令报错：Failed to initialize NVML: Driver解决 Ubuntu 清除缓存 apt-get命令参数

分配的新电脑，ubuntu18.04系统，nvidia的驱动都装好了，但是使用指令：nvidia-smi报错：FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch

处女座程序员的朋友·2025-05-16 00:28

ubuntu重启后显卡失效问题记录（不重装显卡）

spm=1001.2014.3001.5506查看显卡nvidia-smi；驱动失效消息：(base)root@node:~#nvidia-smiNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththe

阿斯顿零空间·2025-05-13 06:57

pytorch-lightning环境配置记录（win11+anaconda）

环境win11，anaconda虚拟环境下查看自己的nvidia-smi信息，查看pytorch-lightning信息。我们的需求是CUDA版本，torch版本，lightning版本相匹配。

小蜗牛( ˙-˙ )·2025-05-05 02:24

vLLM 部署 DeepSeek 大模型避坑指南

#使用nvidia-smi查看驱动状态nvidia-smi#确认CUDA版本是否与PyTorch安装版本一致nvcc--version2.物理设备识别与资源竞争多GP

来自于狂人·2025-04-26 12:09

使用AutoDL安装Mamba官方代码

安装Mamba租界的云服务器使用环境ubuntu22.04,cuda11.8,cudnn8.9python=3.10torch=2.10远程连接验证安装条件使用Pycharm连接远程的云GPU服务器使用nvidia-smi

月亮已死热爱可抵万难·2025-04-20 05:00

ubuntu 20.04上docker 使用gpu

你可以通过运行以下命令来检查驱动程序是否正确安装：nvidia-smi如果你看到GPU信息，那么驱动程序已经正确安装。2.安装Docker如果你还没有安装

AI拉呱·2025-04-18 23:07

查看 GPU 与 NUMA 节点的绑定关系

目录一、通过nvidia-smi直接查看（NVIDIA专属）1.命令与输出解读2.原理二、通过PCIe设备路径关联NUMA节点（通用方法）1.步骤1：找到GPU的PCIe地址2.步骤2：读取PCIe设备的

清风 001·2025-04-18 16:56

Ubuntu22.04安装Ollama部署DeepSeek-R1:32B模型

一、环境准备1.硬件要求GPU:至少NVIDIAA30/A100(显存≥24GB)内存:≥64GBRAM存储:≥100GB可用空间(模型文件约60GB)2.软件依赖#验证NVIDIA驱动nvidia-smi

闫利朋·2025-04-11 01:02

联想R9000P在ubuntu20.04下外接显示屏使用

安装Nvidia驱动参考：Ubuntu20.04安装nvidia驱动，解决nvidia-smi报错,侵删。我在ubuntu20.04的软件与更新中附加驱动中无法应用除默认使用以外的驱动，点击会报错。

endlesskendo·2025-04-07 21:11

下载 MindSpore &配置 PyTorch环境

以下是下载MindSpore并配置PyTorch环境的详细步骤，适用于常见的Linux/Windows系统（以NVIDIAGPU为例）：一、环境准备1.硬件与软件检查GPU支持：确保使用NVIDIA显卡，通过nvidia-smi

Dawn³·2025-04-05 23:13

在PyTorch中使用GPU加速：从基础操作到模型部署

1.查看GPU硬件信息使用nvidia-smi命令检查GPU状态和进程信息：#查看GPU信息!

意.远·2025-04-03 17:52

Ubuntu系统，查看NVIDIA驱动情况可以通过几种不同的方法来实现

以下是一些常用的命令和步骤，以及它们对应的参考来源：1.查看显卡型号和驱动信息：使用lspci命令可以查看显卡的型号，而nvidia-smi命令（如果已安装NVIDIA驱动）可以提供显卡的详细信息，包括驱动版本

冲上云霄的Jayden·2025-03-31 20:19

服务器上Cuda+Pytorch兼容性的那些问题

服务器上如何搭建匹配版本的cuda+pytorch:1.查询nvidia中驱动版本与cuda最高兼容版本命令行输入：nvidia-smi2.选择对应的pythonDriverVersion与NVIDIA-SMI

入世浮尘·2025-03-29 18:42

如何利用多张 GPU 高效运行 Ollama

我们可以使用nvidia-smi命令来进行确认。打开终端，输入以下命令：nvidia-smi执行该命令后，终端会显示每个GPU的详细

刘怼怼·2025-03-26 01:20

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

bitsandbytes 报错

用nvidia-smi查看CUDA版本，我的是12.2。

HuggingMe·2025-03-20 08:55

nvidia_uvm 被占用，nvidia-smi 卡死

系统可以识别到多块NVIDIAGPU，且驱动模块已加载，但nvidia_uvm被占用，nvidia-smi卡死，通常是由于以下原因导致：可能原因GPU资源被占用某些进程正在使用NVIDIA驱动，导致模块无法卸载

guganly·2025-03-19 15:08

Ubuntu 显卡NVIDIA-smi提示错误

Ubuntu长时间正常工作，但是重启后显卡工作异常执行NVIDIA-SMI提示如下问题：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

DoubleImage·2025-03-19 05:04

Ubuntu系统中NVIDIA-SMI 报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

文章目录一、介绍二、解决办法一：安装必要的内核头文件三、解决办法二：使用DKMS重新安装内核的NVIDIA驱动程序(我用这个方法解决了问题)四：解决办法三：安装NVIDIA驱动程序一、介绍当服务器未安装NVIDIA驱动程序，或驱动程序版本与显卡不匹配时，或者安装了某些系统软件或系统更新了内核时，服务器重启后可能无法连接到NVIDIA驱动程序。错误消息如下：$nvidia-smiNVIDIA-SMI

QuietNightThought·2025-03-19 05:04

c++调用python代码，使用gpu

c++调用python，使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi，查看电脑可以支持的最高cuda版本。

AI改变视界·2025-03-16 01:55

开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux？

提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持，简化CUDA和cuDNN的配置流程（如nvidia-smi直接监控显存）。2.社区生态与长期维护（LTS）UbuntuLTS版本（如24

俺足·2025-03-12 22:18

PyTorch 显存分配不均匀

这个命令会每秒刷新一次nvidia-smi的结果，方便实时观察各GPU显存的变化情况。观察GPU0何时

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

可以通过以下命令检查：nvidia-smi输出示例：+-----------------------------------

小赖同学啊·2025-03-05 19:05

Linux进程相关命令之nvidia-smi

动态显示正在运行的进程pstree：树状查看正在运行的进程pgrep：用于查找进程nice：更改进程的优先级jobs：显示进程的相关信息bg和fg：将进程调入后台kill：杀死进程在开发机中还有一条特殊的命令nvidia-smi

find_element_by_id·2025-02-27 10:35

下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5

同时cuda版本要低于显卡最高支持版本，使用命令行语句查看：nvidia-smi具体安装过程看cuda11.2+cudnn8.

听微雨·2025-02-26 14:03

ubuntu系统vllm部署deepseek

配置：8张英伟达H800显卡，硬盘14T，内存2T；本次部署显卡驱动和Miniconda都已安装，所以直接从步骤4的创建虚拟环境开始；nvidia-smi命令查看显卡；1.系统更新和依赖安装#更新系统包

打工乞丐·2025-02-14 20:22

nvidia-smi无法使用解决

nvidia驱动版本对应的文件首先，安装dkmssudoapt-getinstalldkms之后使用dkms安装nvidia对应版本的驱动sudodkmsinstall-mnvidia-v570.86.15使用nvidia-smi

扛着相机的翻译官·2025-02-11 19:43

CUDA环境配置

环境配置博主主要在Linux下进行CUDA程序的开发，包括Ubuntu14.04、CentOS6等以在Ubuntu下安装CUDA为例：首先，在命令行中执行nvidia-smi指令，查看

波小澜·2025-02-10 00:29

deepseek本地部署会遇到哪些坑

使用nvidia-smi监控显存，通过降低batch_size或模型量化（如FP16/INT8）优化资源。CPU模式下考虑模型轻量化（如使用ONN

skyksksksksks·2025-02-07 11:49

GPU之nvidia-smi命令行

显示GPU当前的状态：nvidia-smi表格参数详解：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：0Fan：风扇转速（0%-100%），N/A表示没有风扇Name：

瑶瑶领先_·2025-02-05 06:10

nvidia-smi命令视图含义

第一部分：NVIDIA-SMI标题±-----------------------------------------------------------------------------------

董林夕·2025-02-02 19:56

ubuntu22.04 + isaac gym环境配置流程

1.CUDA安装1.看系统架构：uname-m2.去官网下载适配你显卡驱动的最新cuda，可以通过nvidia-smi查看https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive3

Yakusha·2025-01-30 20:02

Ubantu18.04安装3070显卡驱动

/NVIDIA-Linux-x86_64-510.54.run最后验证是否安装成功：nvidia-smi安装完重启后生效。

wjwuyh·2025-01-29 09:39

【ubuntu 连接显示器无法显示】可以通过 ssh 连接 ubuntu 服务器正常使用，但服务器连接显示器没有输出

但是通过nvidia-smi,nvitop的输出,以及跑模型时的GPU状态都正常解决方案-重装NVIDIA驱动以下是重装NVIDIA驱动的完整步骤：首先删除现有的NVIDIA驱动：sudo

多恩Stone·2025-01-28 00:44

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

糊涂懿·2024-09-03 13:20

ubuntu下如何查看显卡及显卡驱动

ubuntu下如何查看显卡及显卡驱动使用nvidia-smi工具查看查看显卡型号nvida-smi-L$nvidia-smi-LGPU0:NVIDIAGeForceRTX30504GBLaptopGPU

丰色木夕·2024-02-14 03:44

实验室服务器使用指南06：kill-9杀不死进程及无进程占用GPU但显存占用大

参考资料杀掉kill-9杀不死的进程nvidia-smi无进程占用GPU但GPU显存被占用很多1.最初是想杀掉8208这个进程，然后很自然地就想kill-982082.用了kill-9这个命令之后就发现

Coder_L2·2024-02-13 08:07

Linux——杀死“僵尸”进程及解决无进程但显存占用问题

僵尸”进程，如下图，也就是Linux进程PID变为短横线2、查看当前进程及其父进程ps-ef|grepdefunct|more3、杀死其父进程即可kill-926475二、解决无进程但显存占用1、使用nvidia-smi

HiJack¹·2024-02-13 08:37

Linux环境CMake编译时报错找不到CUDA

CMakeLists.txt中有找CUDA的代码（例如find_package(CUDAREQUIRED)），系统也有装完整的NVIDIA驱动和CUDA环境（nvidia-smi能正常输出CUDA版本）

狗子孙·2024-02-11 01:54

服务器的GPU使用率显示100%怎么办？

当我们使用nvidia-smi查看GPU状态时，显示GPU使用率100%那么该如何解决呢？分析后，可能的原因是加载NVIDIA驱动时，ECCMemoryScrubbing机制造成的。

正宗六脉神剑·2024-02-11 00:45

深度学习训练中的OOM

2、查看内存和显存使用情况内存查看命令：top查看内存使用可以看到，内存大小是41197352kb，其实就是41G,当前使用了16G显存查看命令：nvidia-smi查看显存使用可以看到显存总量是22G

京漂的小程序媛儿·2024-02-10 04:45

windows下解决占用显存的残留进程

打开cmd，首先切换目录，输入nvidia-smi，查看显卡的使用情况我们可以看到有一个进程在使用显卡，PID=10452接下来通过taskkill/PID杀死这个进程，如果杀不掉就加上/F再输入nvidia-smi

73826669·2024-02-09 18:38

推荐频道