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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Windows 云服务器 下载CUDA 单击“Download”下载CUDA工具包。 双击打开安装文件，单击“运行”安装CUDA工具包。 图27 Windows云 服务器 安装CUDA 选择安装地址，在“CUDA Setup Package”界面，单击“OK” 图28 选择CUDA安装路径 根据安装提示完成CUDA的安装。

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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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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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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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日志提示"No CUDA-capable device is detected" 问题现象 在程序运行过程中，出现如下类似错误。 1.‘failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected’

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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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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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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

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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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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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部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found 问题现象 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found，using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is found分析，是cuda

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该解决方案主要部署如下资源，不同产品的花费仅供参考，具体请参考华为云官网价格，实际以收费账单为准： 表1 资源和成本规划（按需计费） 华为云服务 配置示例 每月预估花费 弹性云服务器E CS 按需计费：16.49元/小时 区域：华北-北京四 计费模式：按需计费 规格： GPU加速型 P2v | 8核 | 64GB | 加速卡：1

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V”显示正确的安装信息，然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性： print(torch.cuda.is_available()) 显示报错： UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be

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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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可能会导致云服务器开机失败。如果您需要长期使用该云服务器，建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 Pi2型云服务器，所在物理机发生故障时，云服务器支持自动恢复。 使用公共镜像创建的Pi2型云服务器，默认已安装Tesla驱动。 使用私有镜像创建的Pi2型云服务器，请确认在

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64bit 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

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部署GPU服务支持的Cuda版本是多少？ 默认支持Cuda版本为10.2，如果需要更高的版本，可以提工单申请技术支持。 父主题： 功能咨询

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orch:1.8.1-cuda11.1。 1 docker build . -t pytorch:1.8.1-cuda11.1 构建过程结束时出现如下构建日志说明镜像构建成功。 Successfully tagged pytorch:1.8.1-cuda11.1 Step5 上传镜像至SWR服务

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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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aspx/118955/en-us CUDA工具包安装包“cuda_8.0.61_375.26_linux.run” https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run

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