04、Ubuntu22.04。 如果在支持的Linux公共镜像中没有您需要的操作系统及版本，请参考手动安装GPU加速型E CS 的Tesla驱动，手动安装GPU驱动。 如果您使用的是私有镜像，请确保镜像已安装了Cloud-init组件及安装GPU驱动所需的依赖，且需使用驱动脚本所支持的Linux操作系统及版本。

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64位操作系统为例，介绍GPU加速型云 服务器 卸载NVIDIA驱动（驱动版本462.31）的操作步骤。 登录弹性云服务器。 单击“开始”，打开“控制面板”。 在控制面板中，单击“卸载程序”。 图1 单击卸载程序 右键单击要卸载的NVIDIA驱动，单击“卸载/更改”。 图2 卸载驱动 在弹出的“NVIDIA

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删除原nccl-test的编译后文件。 由于nccl-test make编译也是基于当前cuda12.0版本的。 当cuda版本更换后，需要重新编译， 因此删除它。默认该文件在/root/nccl-tests直接删除即可。 从内核中卸载nvidia相关的所有进程。 在安装nvidia驱动时，必须

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异常导致。 执行以下命令，查看NVIDIA和CUDA的版本，以及nvidia-fabricmanager的状态。 systemctl status nvidia-fabricmanager 发现nvidia-fabricmanager的服务为failed状态，尝试重新启动nvid

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卸载驱动和固件 操作步骤 驱动和固件的卸载没有先后顺序。软件包中的*请根据实际情况进行替换。 使用root账户登录运行环境。 支持两种卸载方式，用户根据实际情况选择一种方式卸载即可： 使用软件包进行卸载，请在run包存放目录下执行以下命令，如/opt： ./*.run --uninstall

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GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 问题现象 华为云裸金属服务器，NVIDIA驱动卸载后重新安装。 （1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 （

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1、如何找到历史版本的CUDA？ 请单击CUDA历史版本的下载链接查找所需的CUDA版本。 2、如何选择NVIDIA驱动？ 在NVIDIA驱动选择页面，根据GPU型号选择NVIDIA驱动。 父主题： GPU裸金属服务器环境配置

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gcc-c++ 在CUDA下载页面中，按照Tesla驱动及CUDA工具包获取方式中的对应的索引项在页面中进行选择。 图16 选择CUDA的版本 选择完成后，页面会自动呈现出Ubuntu 16.04 64bit对应的CUDA 10.1的下载地址，复制下载地址。 图17 复制CUDA下载地址 在 云服务器 内部执行如下命令进行下载。

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可以看出GPU驱动是基于3.10.0-957.5.1.el7.x86_64版本的内核安装的。 图2 安装驱动时的内核版本 执行uname –r，如图3所示，查看当前内核版本是3.10.0-1160.24.1.el7.x86_64。 图3 当前内核版本 说明安装驱动的内核版本跟当前内核版本不一致。

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套关系的前提下，优先选择CCE推荐的GPU驱动版本列表中提供的GPU驱动版本。若CCE推荐的驱动版本无法匹配您使用的CUDA Toolkit版本，必须使用非推荐的驱动版本，则需要您自行验证机型、系统及驱动版本间的配套兼容性。 CUDA Toolit版本 兼容性所需的最低驱动版本（Linux

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Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动后，需要通过“nvidia-modprobe”命令来加载相应的内核模块，以便让显卡驱动正常工作。 通常情况下，在安装NVIDIA驱动时，会自动执行“nvidia-modprobe”命令，将必要的内核模块加载到系统中。但有时候也可能需要手动执

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NVIDIA的驱动程序是一个二进制文件，需使用系统中的libelf库(在elfutils-libelf-devel开发包)中。它提供了一组C函数，用于读取、修改和创建ELF文件，而NVIDIA驱动程序需要使用这些函数来解析当前正在运行的内核和其他相关信息。 安装过程中的提示均选OK

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multi-user.target命令并重启裸金属服务器以进入多用户模式。 （可选）安装NVIDIA GPU驱动。 如果选择了特定版本的NVIDIA GPU驱动，而不是捆绑在CUDA工具包中的版本，则需要执行此步骤。 下载NVIDIA GPU驱动安装包NVIDIA-Linux-x86_64-xxx

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管理GPU加速型ECS的GPU驱动 GPU驱动概述 Tesla驱动及CUDA工具包获取方式 （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） （推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 手动安装GPU加速型ECS的GRID驱动 手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动

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multi-user.target 执行以下命令，重启弹性云服务器。 reboot （可选）安装GPU驱动。 您可以使用CUDA Toolkit安装包中自带的GPU驱动，或者单独下载配套的GPU驱动版本。如无特殊要求，推荐您安装前提条件中提供的GPU驱动版本“NVIDIA-Linux-x86_64-375

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Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 场景描述 本文旨在指导如何在GP Vnt1裸金属服务器上（Ubuntu 18.04系统），安装NVIDIA驱动版本470，CUDA版本11.4。 操作步骤 安装NVIDIA驱动。 apt-get

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multi-user.target命令并重启裸金属服务器以进入多用户模式。 （可选）安装NVIDIA GPU驱动。 如果选择了特定版本的NVIDIA GPU驱动，而不是捆绑在CUDA工具包中的版本，则需要执行此步骤。 下载NVIDIA GPU驱动安装包NVIDIA-Linux-x86_64-xxx

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multi-user.target命令并重启裸金属服务器以进入多用户模式。 （可选）安装NVIDIA GPU驱动。 如果选择了特定版本的NVIDIA GPU驱动，而不是捆绑在CUDA工具包中的版本，则需要执行此步骤。 下载NVIDIA GPU驱动安装包NVIDIA-Linux-x86_64-xxx

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客户在CCE集群的GPU节点上部署服务出现如下问题： 容器无法查看显存。 部署了7个GPU服务，有2个是能正常访问的，其他启动时都有报错。 2个是能正常访问的CUDA版本分别是10.1和10.0 其他服务CUDA版本也在这2个范围内 在GPU服务容器中发现一些新增的文件core.*，在以前的部署中没有出现过。

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GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡问题解决方法 问题现象 在A系列裸金属服务器上使用PyTorch一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-package

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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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