重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 问题现象 在现有镜像基础上，重新装了引擎版本，或者编译了新的CUDA包，出现如下错误： 1.“RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/s

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Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 安装NVIDIA驱动 Linux操作系统 云服务器 安装Tesla驱动 Windows操作系统云 服务器 安装Tesla驱动 安装CUDA驱动 Linux操作系统安装CUDA工具包 Windows操作系统安装CUDA工具包 Linux操作系统云服务器安装Tesla驱动

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驱动卸载成功，单击回车键。 图9 卸载成功界面 卸载CUDA库和cuDNN库 当需要升级CUDA驱动版本时，需要卸载对应的CUDA库后，再安装对应的CUDA版本。 执行以下命令，卸载CUDA库。 /usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller “cuda-uninstaller”

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CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议 CUDA Compatibility如何使用？ 专属池驱动版本如何升级？ 父主题： FAQ

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xx.yy.run 安装CUDA Toolkit。 如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的CUDA Toolkit版本“cuda_8.0.61_375.26_linux.run”，该版本已经过充分验证。 将下载的CUDA Toolkit安装包“cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux

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pandas version” 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'” 系统容器异常退出 父主题： 训练作业

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选择驱动安装版本 卸载已安装驱动。 如果云服务器已安装过驱动，请根据提示先执行驱动卸载操作。 如果云服务器本身未安装驱动，脚本会自动跳过该步骤，开始进行驱动安装。 卸载CUDA Toolkit。 图2 卸载CUDA Toolkit（1） 图3 卸载CUDA Toolkit（2） 卸载GPU

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CUDA Compatibility如何使用？ 当CUDA 10.2与低版本GPU驱动（440.33以下）配合使用时，可能会出现兼容问题，此时需要使用CUDA Compatibility。在创建训练页面添加以下环境变量： export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/compat

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x86_64） CUDA 12.x >=525.60.13 CUDA 11.8.x CUDA 11.7.x CUDA 11.6.x CUDA 11.5.x CUDA 11.4.x CUDA 11.3.x CUDA 11.2.x CUDA 11.1.x >=450.80.02 CUDA 11

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Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 操作场景 使用GPU加速型云服务器时，需确保已安装Tesla驱动和CUDA工具包，否则无法实现计算加速功能。本节内容提供Tesla驱动及CUDA工具包下载地址，请根据实例的类型，选择具体的驱动版本。 Tesla驱动及CUDA工具包安装操作指导请参考

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安装Windows特殊驱动 操作场景 对于一些类型的弹性云服务器，如果使用私有镜像进行创建，需要在制作私有镜像时安装特殊驱动。 GPU驱动 如果这个私有镜像用于创建GPU加速型云服务器，需要在镜像中安装合适的GPU驱动来获得相应的GPU加速能力。GPU加速型实例中配备的NVIDIA

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扫码【质量代码】和【自检结果】，当自检结果为【PASS】会自动传入下一站点【M002-装风扇挡片和叶片】，如果自检结果为【NG】则会传送至【M000-维修采集】； 作业指导书 该工位主要展示工序【M001-装电机及螺钉】的相关作业指导书，具体操作步骤如下图所示。 图5 作业指导书 父主题： 生产管理

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16G 镜像：Ubuntu 18.04 server 64bit with Tesla Driver 460.73.01 and CUDA 11.2 系统盘：高IO | 100GB 购买量：1 11,872.08 元 弹性公网IP EIP 按需计费：0.80元/GB 区域：华北-北京四

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182.03.run 至此NVIDIA-DRIVER驱动安装完成。 2、 安装CUDA驱动 上文安装NVIDIA驱动是根据CUDA12.0选择的安装包， 因此下文默认安装CUDA 12.0 进入CUDA Toolkit页面。 选择Operating System、Architec

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GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 问题描述 GPU加速型云服务器在运行过程中发生crash，重启云服务器后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。 图1 堆栈日志信息 可能原因 云服务器在运行过程中遇到NVIDIA官方驱动bug，导致云服务器内核崩溃。

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M002-装挡片和叶片 上料装配 【操作说明】 扫描批号，可使用扫码枪进行扫码，对应回显出该工位操作员所在工位的相关信息； 扫描物料批号进行； 行选中左边的物料上料网格，在右边网格会出现对应领料明细批号，即已上料的领料号； 【已上料数/上料总数】根据该工位总上料数情况进行累加，初

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with Tesla Driver 460.73.01 and CUDA 11.2 Ubuntu 20.04 server 64bit with Tesla Driver 470.182.03 and CUDA 11.4 系统盘：高IO | 100GB 购买量：2 11016.00 元

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macOS系统登录Linux云服务器 操作场景 本节为您介绍如何在macOS系统主机上登录Linux云耀云服务器的操作。 前提条件 云服务器状态为“运行中”。 已获取Linux云服务器用户名和密码。忘记密码请参考在控制台重置云耀云服务器密码重置密码。 所在安全组入方向已开放22端

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Vnt1 裸金属服务器 用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器（Ubuntu18.04系统），根据GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4安装NVIDIA

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p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2（physical.p2.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。 表1 NVIDIA

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2.‘No CUDA-capable device is detected although requirements are installed’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 用户/训练系统，将CUDA_VISIBLE_DEVICES传错了，检查一下CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。

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