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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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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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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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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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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配置云服务器操作系统 操作场景 该任务指导软件安装工程师在云服务器上安装UOS系统并配置云服务器。 前提条件 已获取用户登录管理控制台的帐号名和密码。 已获取准备软件中准备的文件。 操作步骤 安装UOS操作系统 登录管理控制台，选择“服务列表 > 计算 > 弹性云服务器”。 在创

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如何查看Notebook使用的cuda版本？ 执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例： 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示，当前环境中cuda版本为10.2 父主题： 环境配置相关

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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CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。

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配置云服务器操作系统 操作场景 该任务指导软件安装工程师在云服务器上安装麒麟操作系统并配置云服务器。 前提条件 已获取用户登录管理控制台的帐号名和密码。 已获取准备软件中准备的文件。 操作步骤 安装麒麟操作系统 打开浏览器，管理员使用华为云帐号和密码登录公有云页面。 将鼠标移至左上角的，选择“计算

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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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A系列 裸金属服务器 使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上，系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7，使用Pytorch2.0时出现如下错误： CUDA initialization:

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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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使用公共镜像创建的P1型云服务器，默认已安装Tesla驱动。 使用私有镜像创建的P1型云服务器，请确认在制作私有镜像时已安装Tesla驱动。如果未安装，请在云服务器创建完成后安装驱动，以实现计算加速功能。详细操作请参考安装Tesla驱动及CUDA工具包。 GPU型弹性云服务器因通用算力和异

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