Linux云 服务器 安装CUDA 执行以下命令安装CUDA。 sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run 在安装界面输入“accept”，回车进入下一步。 图20 安装CUDA_1 选择“Install”，回车进入安装过程。 图21 安装CUDA_2 图22

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CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）

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x.yy.run 安装CUDA工具包。 下载CUDA Toolkit安装包cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run（下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），并将该安装包上传至裸金属服务器的“/tmp”目录下。

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x.yy.run 安装CUDA工具包。 下载CUDA Toolkit安装包cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run（下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），并将该安装包上传至裸金属服务器的“/tmp”目录下。

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x.yy.run 安装CUDA工具包。 下载CUDA Toolkit安装包cuda_a.b.cc_xxx.yy_linux.run（下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），并将该安装包上传至裸金属服务器的“/tmp”目录下。

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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.run”上传到弹性云服务器的“/tmp”目录下。 其中，CUDA Toolk

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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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GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA

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安装步骤，您可针对需要安装的软件查看对应的内容： 安装NVIDIA驱动 安装CUDA驱动 安装Docker 安装nvidia-fabricmanager 以下提供常见的配置场景，您可查看相关文档方便您快速配置： GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA

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安装驱动和工具包 p1服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 p3服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 父主题： 实例

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A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务

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可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 若未安装fabricmanager，则需安装改组件。 若已安装fabricmanager，运行以下命令重启fabricmanager.service。

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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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GP 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），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc

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根据界面提示，选择需要安装的驱动版本。 图1 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）

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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

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选择网络策略和访问服务 确认配置选择，单击“安装”，请耐心等待安装进度完成。 图10 安装服务器角色 安装进度结束后，单击“关闭”并重启应用发布服务器，即服务器角色安装完成。 父主题： 安装Windows Server 2016应用服务器

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选择网络策略和访问服务 确认配置选择，单击“安装”，请耐心等待安装进度完成。 图10 安装服务器角色 安装进度结束后，单击“关闭”并重启应用发布服务器，即服务器角色安装完成。 父主题： 安装Windows Server 2019应用服务器

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选择网络策略和访问服务 确认配置选择，单击“安装”，请耐心等待安装进度完成。 图10 安装服务器角色 安装进度结束后，单击“关闭”并重启应用发布服务器，即服务器角色安装完成。 父主题： 安装Windows Server 2012 R2应用服务器

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确认用户想要的目标NVIDIA软件包版本以及CUDA软件版本。 处理方法 推荐客户使用自动安装驱动脚本。根据当前华为云驱动自动安装脚本中提供的CUDA版本，按需安装。 GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 如果自动安装驱动脚本中无用户需要的目标软件版本，请联系技术支持处理。

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