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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配置核心交换机业务 配置核心交换机下行接口 登录华为乾坤控制台。 选择控制台首页地图上“Site1”站点，在站点首页单击右上角“站点配置”。 在站点配置页面左侧导航中选择“设备配置 > 交换机 > 设备列表”。 单击“core”堆叠组名称或按钮进入设备配置页面，选择“接口”页签。

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支持日常监控、重大操作等应用场景的数据生成，可对话务背景（根据城市规模、地域、时间、业务特征区分）、业务场景、指标类型等进行灵活的选择配置，自动生成标注数据。日常监控场景：支持4G数据业务、4G数据业务+VoLTE 业务两种业务场景，覆盖40+种故障模式。重大操作场景：支持ATS/ CS C升级、USN升级、UGW升级三种业务场景，覆盖10+

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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单击“添加”，选择用于创建堆叠的成员设备，单击“确定”。 单击“确定”，完成交换机堆叠创建。 配置核心交换机与出口网关互联 核心交换机注册前需要配置与出口网关的对接，可正常连接Internet。 执行如下命令行，将核心交换机的相应接口加入Eth-Trunk中。 <CORE> system [CORE]

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号、优先级等信息，会导致堆叠系统重启。 单击“确定”，完成交换机堆叠创建。 配置核心交换机与出口网关互联 核心交换机注册前需要配置与出口网关的对接，可正常连接Internet。 执行如下命令行，将核心交换机的相应接口加入Eth-Trunk中。 <CORE> system [CORE]

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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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在数据生成服务->核心网->NFV日志数据的任务列表，点击任务右侧按钮，查看任务详情，如下图所示：进入数据生成任务详情界面后，可以查看任务名称、创建人、创建时间、网元分层、网元类型、使用场景等信息。同时以柱状图的方式展示数据样例，可以查看数据信息和标注信息。使用场景为训练数据如下图所示：使用场景为验证数据如下图所示：使用场景为训练数据如下

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开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序

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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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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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在数据生成服务->核心网->NFV日志数据的任务列表，支付数据集费用成功后点击任务右侧图标，进行数据下载操作，如下图所示：数据下载过程大约需2-5分钟，数据集会下载到租户个人中心-已订阅数据集中，点击任务右侧的图标，可以在数据资产管理服务->数据集服务->个人中心->已订阅数据集查看通过数据生成服务生成的数据集。

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的过程。 DevOps的核心理念就是CALMS，包括文化和精益的理念、度量和分享。我们有一个自动化的工具平台在支撑。任何先进理念的落地一定离不开最终沉淀下来的自动化工具平台。如果全部靠人完成，那么这个活动将无法快速变现，并且难以高质量地重复执行。所以在核心实践方面，DevOps团

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配置核心交换机注册上线 前提条件 两台配置相同的同系列核心交换机已在线下完成堆叠配置，并执行reset netconf db-configuration重启清空配置。堆叠的具体配置可通过交换机堆叠助手获取对应指导。 已完成第三方路由器到核心交换机的对接，保证路由可达。 配置堆叠组

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配置核心交换机上线 核心交换机通过出口AR上管理网VLAN开启的DHCP Option148获取云平台地址，上线云平台。该信息已经在创建LAN-WAN互联（管理网）中配置。 前提条件 两台核心交换机已添加到站点中，具体操作请参见创建站点并添加设备。 操作前，请确保AR设备与核心交换机之间未连线或者连线被断开。

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配置核心交换机上线 核心交换机通过出口AR上管理网VLAN开启的DHCP Option148获取云平台地址，上线云平台。该信息已经在创建LAN-WAN互联（管理网）中配置。 前提条件 两台核心交换机已添加到站点中，具体操作请参见创建站点并添加设备。 操作前，请确保AR设备与核心交换机之间未连线或者连线被断开。

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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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如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级，需要手动调整下。 举例：如果cuda只兼容cuda-9.1，查询到LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:/usr/local/cuda-9.1/lib64

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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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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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在数据生成服务首页任务列表，点击任务右侧图标，进行数据下载操作，如下图所示：数据下载过程大约需5-10分钟，数据集会下载到租户个人中心-已订阅数据集中，通过数据资产管理服务->数据集服务->个人中心->已订阅数据集，查看通过数据生成服务生成的数据集，如下图所示:

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