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工具包安装操作指导请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动。
当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动,建议优先使用自动安装方式,脚本获取以及安装指导请参考(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Linux)和(推荐)自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动(Windows)。
GPU虚拟化型实例,需要严格按照表1选择合适的驱动版本下载使用。
Tesla驱动下载地址
实例类型 |
产品类型(Product Type) |
产品系列(Product Series) |
产品(Product) |
---|---|---|---|
P2vs |
Tesla |
V-Series |
V100 |
P2s |
Tesla |
V-Series |
V100 |
P2v |
Tesla |
V-Series |
V100 |
P1 |
Tesla |
P-Series |
P100 |
Pi2 |
Tesla |
T- Series |
T4 |
Pi1 |
Tesla |
P-Series |
P4 |
G6 |
Tesla |
T- 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。
版本对应关系,请参见NVIDIA驱动下载。
下面以Tesla T4下载驱动软件包及CUDA Toolkit为例进行介绍。
- Tesla T4安装驱动软件包时,选择Linux操作系统,并指定CUDA Toolkit软件版本为11.6。
图1 指定CUDA Toolkit软件版本
- 下载CUDA软件包,需要选择CUDA Toolkit 11.6对应小版本。
图2 选择CUDA Toolkit对应版本