服务器有一段时间没用了，今天想拿来跑模型，结果我查询显卡的时候居然提示“Nodeviceswerefound”，也不算是报错吧，但是起码是不对的，这个意思就是找不到设备资源了。这个着实就很奇怪，我并没有做过任何事情就很莫名其妙。首先查看下显卡是否还在，如下：lspci|grep-invidia结果如下：00:08.03Dcontroller:NVIDIACorporationTU104GL[TeslaT4](reva1)说明硬件是还在的。接下来我的办法就是逐个检查可能存在的问题，首先是CUDA，我是直接下载的安装包进行安装操作，如下：提示已经安装了，那么这里的问题就排除了。接下来就是安装驱动了
具体错误：->UnabletodetermineifSecureBootisenabled:NosuchfileordirectoryERROR:Unabletoloadthekernelmodule'nvidia.ko'.Thishappensmostfrequentlywhenthiskernelmodulewasbuiltagainstthewrongorimproperlyconfiguredkernelsources,withaversionofgccthatdiffersfromtheoneusedtobuildthetargetkernel,orifanotherdriver,s
一、版本不同的原因CUDA有两种API，一个是驱动API（DriverVersion），依赖NVIDIA驱动，由nvidia-smi查看，另一个是运行API（RuntimeVersion）是软件运行所需要的，一般驱动API版本>=运行API版本即可。驱动API的依赖文件由GPUdriverinstaller安装，nvidia-smi属于这一类API；运行API的依赖文件由CUDAToolkitinstaller安装。参考链接：https://codeantenna.com/a/5eVVAE9Q27二、CUDA和CUDNN1、什么是CUDA CUDA(ComputeUnifiedDevic
记NVIDIA显卡A100在K8SPOD中"FailedtoinitializeNVML:UnknownError"问题解决问题描述因项目原因需要在k8s上跑GPU相关的代码，优选使用NVIDIAA100显卡，但在根据官方文档简单并部署GitHub-NVIDIA/k8s-device-plugin：适用于Kubernetes的NVIDIA设备插件后，出现了pod中GPU运行一段时间后丢失的问题，进入容器后发现nvidia-smi命令报错"FailedtoinitializeNVML:UnknownError"。尝试删除并且重建容器后，刚开始nvidia-smi命令正常，但是在大约10秒过后，重
在Ubuntu14.04版本上编译安装ffmpeg3.4.8，开启NVIDIA硬件加速功能。1、安装依赖库sudoapt-getinstalllibtoolautomakeautoconfnasmyasm//nasmyasm注意版本sudoapt-getinstalllibx264-devsudoapt-getinstalllibx265-devsudoapt-getinstalllibmp3lame-devsudoapt-getinstalllibvpx-devsudoapt-getinstalllibfaac-dev2、安装ffnvcodecgitclonehttps://git.vide
Ubuntu中下载安装NVIDIA显卡驱动1.引言Ubuntu分辨率过低可能存在两种原因：一是分辨率设置不对，二是由于显卡驱动导致的。参考文章1https://blog.csdn.net/u014561933/article/details/79958017文章2https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/90083431视频https://www.bilibili.com/video/BV1Hi4y1N7nj?p=2&spm_id_from=pageDriver2.官网下载驱动安装2.1.下载驱动官网下载驱动选择合适的参数后下载。2.2
Ubuntu中下载安装NVIDIA显卡驱动1.引言Ubuntu分辨率过低可能存在两种原因：一是分辨率设置不对，二是由于显卡驱动导致的。参考文章1https://blog.csdn.net/u014561933/article/details/79958017文章2https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/90083431视频https://www.bilibili.com/video/BV1Hi4y1N7nj?p=2&spm_id_from=pageDriver2.官网下载驱动安装2.1.下载驱动官网下载驱动选择合适的参数后下载。2.2
随着上一代库存逐渐清理到位，苏妈与老黄终于要把新一代主流级显卡掏出来了。根据外网消息，AMD这边主要是RX7600XT与7600等型号，发布日期定为5月25日。AMD保密措施做得挺到位的，目前除了部分厂商爆出的包装与产品图外，详细规格暂时了解并不多。来源：videocardz据说RX7600具有32个RDNA3计算单元、2048个流处理器、8GGDDR6显存。来源：videocardz整体规格相比上代RX6600并没有什么实质性提升，妥妥的挤牙膏了。咱开个价，249美元，希望AMD不要不识好歹！NVIDIA这边已确定5月24日发布RTX4060Ti8G。原本计划日期是5月29日来着，就为了比A
一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA（N卡）还是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的显卡（N卡）上运行，A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN（一定要注意对应版本！！！）2.1安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一：NVIDIA控制面板中查看方式二：CMD查看CMD中输入：nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0，版本向下兼容，意思就是CUDA12.0及以下版本的都可以安装，但一般不建议使用最新版本的，因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载，所以最好选CUDA12.0以前的一到两个版本，我这里选择的是CUDA11.6，
一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA（N卡）还是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的显卡（N卡）上运行，A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN（一定要注意对应版本！！！）2.1安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一：NVIDIA控制面板中查看方式二：CMD查看CMD中输入：nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0，版本向下兼容，意思就是CUDA12.0及以下版本的都可以安装，但一般不建议使用最新版本的，因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载，所以最好选CUDA12.0以前的一到两个版本，我这里选择的是CUDA11.6，
