centos驱动GPU centos和ubuntu哪个好

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下centos驱动GPU的问题，以及和centos和ubuntu哪个好的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

解决CentOS下nvidia-smi报错问题

在CentOS系统中，如果遇到nvidia-smi报错，可能是由于driver API和runtime API的CUDA版本不匹配。通常，CUDA Toolkit包含了GPU加速库、调试工具和优化器等，用于部署应用程序。当你电脑安装了PyTorch但未安装CUDA，实际上可以使用GPU，可能是因为系统中使用的GPU驱动并非来自CUDA Toolkit，而是单独安装的。

要解决这个问题，首先需要确认显卡驱动的内核版本，比如内核模块Kernel Module为450.80.02，对应系统内核为Red Hat 4.8.5-39。推荐从NVIDIA官网下载与内核和CUDA版本相匹配的驱动。如果已安装了错误版本的驱动，可以尝试卸载它，比如CUDA 515.65.01与450.80.02不兼容。

在操作时，可能会看到类似这样的输出：系统正在检查依赖关系，安装新的libstdc++-devel版本以支持gcc-c++的升级。这个过程可能需要下载和安装额外的软件包，比如gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64，总大小约为8.7MB。

总之，确保CUDA和GPU驱动的版本兼容是解决CentOS下nvidia-smi报错的关键，否则可能会导致版本冲突或性能问题。如果有多个版本的CUDA或驱动，务必谨慎处理以避免潜在冲突。

Centos7 Nvidia Geforce驱动安装

安装Centos7 Nvidia Geforce驱动需遵循以下步骤：

首先，更新系统内核和gcc：

更新命令为：`sudo yum update`。

接着，关闭selinux：

命令为：`sudo setenforce 0`。

关闭nouveau是安装驱动的关键步骤，确保驱动安装成功。

操作步骤如下：

在`/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf`文件中，使用文本编辑器（如vi）添加以下内容：

注释掉`nvidiafb`行，并在文件末尾添加以下语句：

然后，重建`initramfs image file`：

先备份原文件：`mv/boot/initramfs-$(uname-r).img/boot/initramfs-$(uname-r).img.bak`。

使用`dracut`重建文件：`dracut/boot/initramfs-$(uname-r).img$(uname-r)`。

关闭图形界面，进入命令终端模式：`systemctl set-default multi-user.target`。

重启系统：`shutdown-r now`。

验证nouveau是否关闭成功，执行以下命令：

若无输出，表示nouveau未被加载，如失败，需重复2-6步骤。

下载并安装Nvidia驱动文件：

给`.run`文件赋予执行权限：`chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-525.89.02.run`。

运行安装命令：`./NVIDIA-Linux-x86_64-525.89.02.run`。

安装过程完成后，使用`nvidia-smi`验证驱动安装是否成功，如无错误信息，表示安装成功。

在异构集群中，每个GPU节点上安装驱动过程与单机安装步骤相同，只需在每个节点上安装一般驱动即可。

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

本文详细介绍了在 CentOS 7.9系统上安装 Tesla M4驱动、CUDA和 cuDNN的全过程，以解决使用 Windows系统配置深度学习环境时遇到的问题。考虑到 Windows的图形显示特性可能对深度学习环境产生干扰，我们选择使用 Linux系统 CentOS 7.9进行尝试。

首先，确定合适版本的 CUDA Toolkit。Tesla M4 GPU属于入门级产品，基于 Maxwell架构，其生命周期大约为 3年。考虑到性能与功耗提升，从 Pascal架构的 Tesla P4开始，它逐渐取代了 Tesla M4成为主流。本文建议选择 CUDA 10.0版本，作为较新且兼容的版本进行尝试。

下载 CUDA工具包时，推荐使用本地安装方式，因为这种方式包含所有组件，适合在低带宽或离线环境下使用。本地安装程序为大文件，但可在多个系统上重复使用，节省下载时间。对于驱动程序，选择与 CentOS 7.9和 CUDA 10.0相匹配的版本进行下载。同时，安装 cuDNN扩展以增强深度神经网络的性能。

安装前，确保系统已安装 epel-release，以获取依赖包。更新系统以确保软件包是最新的。安装开发工具包和相应的 kernel-devel包以支持特定内核头文件和 DKMS模块。将下载的驱动、CUDA和 cuDNN文件上传至主机后，开始安装 GPU驱动程序。安装 CUDA和 cuDNN的过程与 Windows类似，主要涉及接受许可协议、配置参数、添加环境变量等步骤。

通过本文，读者可以系统地了解如何在 CentOS 7.9上安装 Tesla M4驱动、CUDA和 cuDNN，从而为深度学习项目提供高性能的计算环境。对于希望在 Linux系统上配置 GPU环境的研究者和开发者来说，这是一份详尽的指南。