1.再现问题执行命令：nvidia-smi提示信息：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.2.问题原因自己不具备这方面的知识，从网络上进行了搜索了解：这个问题通常是由电脑重启后切换到了新的内核版本上，由于linux内核升级，之前的Nvidia驱动就不匹配连接了，但是此时Nvidia驱动还在，可以通过命令nvcc-V找到答案。3.解决方案下载DKMS，由它维护内核外的驱动程序，并在内核版本变化
目录前言1.更换SSD固态硬盘（1TB）2.重装系统（win10家庭中文版）3.安装驱动程序3.1NVIDIA显卡驱动3.2电脑管家3.3指纹驱动3.4蓝牙驱动4.其他设置4.1Office激活前言19年入手的华为matebook13笔记本，原装硬盘512G，且C盘只分80G。已经使用三年了，C盘爆红，D盘也只剩不到80G，所以决定更换一块更大的硬盘，重装下系统，顺势把电脑里的文件好好整理一下，重新配置环境准备阶段：购买固态硬盘；备份电脑资料；制作启动优盘动手阶段：换硬盘；装系统；安装驱动程序更换的是三星970evoplus（1TB）固态硬盘，采用win10官方镜像直装的方法安装与电脑预装一致
cuSPARSE，一个CUDA的稀疏矩阵求解库官网教程链接介绍该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用库的方案可以被分为4类：（类别1234）稀疏的向量与密集向量转化的方法（1）稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2）稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（3）允许不同格式之间的转化，以及CSR矩阵的压缩（4）cuSPARSE库允许开发人员使用GPU进行加速，允许输入与输出数据驻留在GPU内存中，其中包含了许多分配的方法例如cudaMalloc()cudaFree()cudaMemcpy(),cudaMemcpyAsync()1.1
NVIDIA英伟达GPU显卡算力表随着深度学习的火热,显卡也变得越来越重要.而我们在安装各种各样的适配显卡的软件工具时,都会提到一个显卡算力的概念.这里的显卡算力指的并不是显卡的计算能力,而是指的显卡的架构版本.专业显卡Tesla系列NVIDIADataCenterProductsGPUComputeCapabilityNVIDIAA1008.0NVIDIAA408.6NVIDIAA308.0NVIDIAA108.6NVIDIAA168.6NVIDIAA28.6NVIDIAT47.5NVIDIAV1007.0TeslaP1006.0TeslaP406.1TeslaP46.1TeslaM605.
我们使用Docker的过程中往往需要使用GPU，于是需要安装NVIDIADriver、NVIDIAContainerToolkit和CUDAToolkit等工具。如果你使用的是Ubuntu等Linux原生系统+docker：你需要在/etc/docker/daemon.json中设置default-runtime为nvidia，然后重启docker，确保你启动了NVIDIAContainerToolkit。{"runtimes":{"nvidia":{"path":"nvidia-container-runtime","runtimeArgs":[]}},"default-runtime":"
目录1问题背景2问题探索3问题解决4告别Bug1问题背景环境：远程服务器Ubuntu20.04CUDA11.6现象：在日志文件和终端均显示Python脚本已使用了GPU但是nvidia-smi中的Processes进程无显示2问题探索首先，可以看到|0TeslaV100-PCIE...On|00000000:0F:00.0Off|0||N/A34CP037W/250W|1603MiB/16384MiB|0%Default|GPU显存被占用，换言之有实例在正常使用GPU，表明不是硬件、显卡驱动等问题。检查Pytorch是否正确配置>>>importtorch>>>print(torch.cuda
一、前言最近在想给自己电脑换成Linux系统的事情，但是过程没想到异常艰难，除了要安装一系列日常用软件和学习环境搭建外，还遇到了安装显卡驱动这个世纪难题[哭][哭]，四处搜索度娘，最终还是让我暂时解决（安装成功）了这个难题，[再次感谢互联网各位大佬的扶持]，所以，这次打算将这个过程记录一下，文末展示有参考文章。二、前置准备1、更改软件源该软件源这个还是很有必要的，一开始我还没在乎，但是到后面搜索驱动支持的时候没想到一个都没有，差点让我怀疑是不是显卡没了，所以这条命令还是执行以下，我一般是换腾讯的软件源，大家根据自身情况自行更换方法是在‘软件与更新’里的Ubuntu软件里的‘下载自’，点击选择其
8月13日，MicrosoftAzure联合NVIDIA企业开发者社区，举办了“MicrosoftAzureIoT&NVIDIAJetson开发者”活动。本人有幸参加，在这里对讲解的部分理论基础进行了记录（没有代码相关哦）。٩(๑>◡目录AzureIoTIoTAzureAzure资源申请演示实例：IoTPlug&PlayNVIDIAJetsonJetson利用TAOToolkit实现模型的训练、调整与优化利用TensorRT部署TAO训练的模型总结AzureIoTIoT物联网（InternetofThings，IoT）是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和
本文分享如何使用docker获取Nvidia镜像，包括cuda10、cuda11等不同版本，cudnn7、cudnn8等，快速搭建深度学习环境。1、来到dockerhub官网，查看有那些Nvidia镜像https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=2&name=11.3 这里可以输入cuda的版本比如11.6，或筛选出相关的镜像：https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=1&name=11.6旁边还有镜像名称的排序方式：2、拉取镜像到本地选择好想要的镜像，比如：11.3.1-cudnn8-dev
GPU做深度学习比CPU要快很多倍，用Ubuntu跑也有一定的优势，但是安装Nvidia驱动有很多坑Ubuntu版本：22.04.3LTS分区：/boot分配1G，剩下都分给根目录/显卡：GTX1050Ti坑1：用Ubuntu自带的AdditionalDrivers可能会出问题，应该从官网下载驱动文件坑2：用deb文件安装可能会出问题，最好用.run文件安装0.卸载自带驱动删除自带的驱动sudoaptpurgenvidia*禁用开源驱动nouveausudovi/etc/modprobe.d/blacklist.conf在尾部添加两行：blacklistnouveauoptionsnouvea
