aspx/124722/en-us CUDA工具包安装包“cuda_9.0.176_384.81_linux.run” https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run

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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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Package”界面，单击“OK” 图24 选择CUDA安装路径 根据安装提示完成CUDA的安装。 图25 CUDA安装完成 检查CUDA是否安装成功。 打开cmd命令窗口，执行以下命令。 nvcc -V 如果回显信息中出现CUDA的版本信息，说明CUDA安装成功。 图26 CUDA安装成功 父主题： 管理GPU加速型E CS 的GPU驱动

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Series T4 G5 Tesla V-Series V100 CUDA工具包下载地址 请从CUDA软件包下载获取CUDA软件包，您需要根据实例类型和驱动版本，选择对应的CUDA Toolkit软件包产品。 驱动版本与CUDA Toolkit版本存在对应关系，如二者版本不匹配，可能导致驱动无法使用。

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directory 原因分析 编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。

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教程：新物理集群划分为逻辑集群 场景介绍 本章节演示一套全新6节点物理集群（无业务数据）划分为2套逻辑集群的操作。如果物理集群已有业务数据，请参见教程：已有数据的物理集群转换逻辑集群操作。 前提条件 参见创建 GaussDB (DWS)存算一体集群章节创建6个节点的集群。 划分逻辑集群

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0.182.03.run 至此NVIDIA-DRIVER驱动安装完成。 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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如何查询 自定义镜像 的cuda和cudnn版本？ 查询cuda版本： cat /usr/local/cuda/version.txt 查询cudnn版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 父主题：

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原因分析 可以从以下角度排查： 请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="cuda:7")"，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。

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构建容器镜像。在Dockerfile文件所在的目录执行如下命令构建容器镜像tensorflow:2.10.0-ofed-cuda11.2。 1 docker build . -t tensorflow:2.10.0-ofed-cuda11.2 构建过程结束时出现如下构建日志说明镜像构建成功。 Successfully

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镜像一：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 镜像二：pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 镜像三：pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18

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GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal

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tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.2 A

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"gpu", "cuda_version" : "cuda 10.2" }, { "type" : "none" }, { "type" : "gpu", "cuda_version" : "cuda 10.2" }

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tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.2 A

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torch.cuda.device(i): data = torch.randn(data_size, device=device) torch.cuda.synchronize() with torch.cuda.device(j):

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各云服务商配置同步请求教程 阿里云OSS配置同步请求 腾讯云COS配置同步请求

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教程：已有数据的物理集群转换逻辑集群 场景介绍 大规模数据库集群通常会同时包含很多业务数据，不同业务有不同的数据表，可以通过资源管理功能创建多个资源池来实现不同业务的资源隔离。GaussDB(DWS)支持将不同业务用户分配给不同资源池，以便减少业务之间资源（CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源）竞争。

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的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__.py:107: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected

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。 图5 查看驱动安装结果 执行以下命令，检查CUDA版本是否正确。 /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 图6 检查CUDA版本 （可选）检查CUDA是否正常。 执行以下命令，进入“/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery”目录。

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容器id 业务上报nvidia版本和cuda版本不匹配？ 容器中查看cuda的版本，执行如下命令： cat /usr/local/cuda/version.txt 然后查看容器所在节点的nvidia驱动版本支持的cuda版本范围，是否包含容器中的cuda版本。 相关链接 工作负载异常：GPU节点部署服务报错

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