centos gpu(centos查看显卡)
今天给各位分享centos gpu的知识，其中也会对centos查看显卡进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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。
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。
Centos 7 安装prometheus监控GPU流程
安装nvidia-container-runtime推荐配置步骤如下：
首先，安装nvidia-container-toolkit以支持GPU容器化环境。设置其存储库和GPG密钥，将experimental分支添加到存储库列表中，更新包列表并安装nvidia-container-toolkit包。配置Docker守护进程以识别NVIDIA容器运行时，设置默认运行时后重启Docker守护进程以完成安装。
推荐安装nvidia-container-runtime，配置其源并完成安装后，重启Docker。
安装NVIDIA监控，本地执行curl localhost:9400/metrics以获取相关信息。
安装node_exporter-1.5.0.linux-amd64并创建服务。启动服务以监控NVIDIA设备。
监控主机配置包括：
配置prometheus.yml以定义监控规则和目标。默认情况下，prometheus数据保存为15天，可根据需要进行修改。
使用Docker安装prometheus，实现对系统状态和性能的持续监控。
安装grafana作为可视化工具，以图形化方式展示prometheus监控数据，便于分析和诊断。
