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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ensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20221121111529-d65d817 1.15.5 CPU GPU(cuda11.4) tensorflow_1.15.5-cuda_11.4-py_3.8-ubuntu_20

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torch.rand([2, 8192, 5, 128]).cuda() r1 = torch.rand([1, 8192, 1, 128]).cuda() r2 = torch.rand([1, 8192, 1, 128]).cuda() def torch_func(x, r1, r2):

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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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。 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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8)、python3.7(Python 3.7.4)、python3.9(Python 3.9.2)。 约束：内置 cuda 11.6，函数需要基于 cuda11.6 版本开发，使用其他版本的 cuda 请考虑使用 自定义镜像 函数。 定制运行时函数，可以在设置->常规设置中，启用 GPU。 图1 启用GPU

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如何处理用户自行安装NVIDIA驱动、CUDA软件，安装过程出错问题 问题描述 用户使用不带驱动的公共镜像或私有镜像，自行安装NVIDIA驱动软件包、CUDA软件包，在安装过程中脚本执行报错。 判断方式 确认用户使用的镜像文件。 确认用户的NVIDIA软件包来源。 确认用户想要的

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训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。

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NVML 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？ GP Vnt1 裸金属服务器 用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed

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age/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1.13.1", "gpu_image_url" : "modelarts-job-dev-image/tensorflow-gpu-cuda10-cp36-horovod0162:1

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在数据生成服务首页界面左侧，单击“核心网”下面“NFV日志数据”，进入“核心网NFV日志数据”界面。在“核心网NFV日志数据”界面右上方，单击“创建任务”，如下图所示：在创建任务界面，选择所需数据集的各项参数，创建任务界面如下图所示：创建任务界面参数及枚举值含义说明如下表：参数名称枚举值名称参数枚举值说明网元分层COTS硬件层COTS硬件

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配置核心交换机子网和接口 场景描述 分支站点Site1的LAN侧用户网关在核心交换机上，需要规划有线和无线的4个业务子网，分别用于员工有线终端、员工无线终端、访客和哑终端接入。 核心交换机通过Eth-Trunk3接口与接入交换机通信。Eth-Trunk3接口已在配置接入交换机上线

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配置核心交换机子网和接口 场景描述 分支站点Site1的LAN侧用户网关在核心交换机上，需要规划有线和无线的4个业务子网，分别用于员工有线终端、员工无线终端、访客和哑终端接入。 核心交换机通过Eth-Trunk3接口与接入交换机通信。Eth-Trunk3接口已在配置接入交换机上线

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VIDIA-525-CUDA-12.0-Uniagent 表4 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 20.04 server 64bit 内核版本 5.4.0-144-generic 架构类型 x86 驱动版本 525.105.17 cuda 12.0 container-toolkit

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在数据生成服务首页界面左侧，单击“核心网”下面“KPI时序数据”，进入“核心网KPI时序数据”界面。在“核心网KPI时序数据”界面右上方，单击“创建任务”，如下图所示：在创建任务界面，选择所需数据集的各项参数，如果应用场景选择“日常监控”，创建任务界面如下图所示：如果应用场景选择“重大操作”，创建任务界面如下图所示：创建任务界面参数及枚举

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金融类核心应用典型部署架构（99.999%） 金融类核心应用通常比较重要，要求非常短的恢复时间和数据丢失量，其可用性目标通常要求达到99.999%，即每年故障时间可以为5.26分钟。 假定故障中断与变更中断的时长分别如下： 故障中断：由于要求的故障中断时间很短，要求尽可能自动恢复

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0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3

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126，您应用程序中使用的CUDA需满足如表3所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于NVIDIA官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表3 NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460

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477163314819336", "", "0.0625", "TERMINATED", "0.0625", "tensor(0.0754, device='cuda:0', requires_grad=True)", "0.0625" ], [ "1", "True", "315", {

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不同实例的资源池安装的cuda和驱动版本号分别是什么？ 专属资源池的cuda和驱动版本是可以根据用户的要求安装。如果需要调整，需提工单。 父主题： Standard资源池

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126，您应用程序中使用的CUDA需满足如表3所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于NVIDIA官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表3 NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA GPU驱动版本 CUDA Toolkit版本 460

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