centos libstdc 5，centos 6.5
其实centos libstdc 5的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解centos 6.5，因此呢，今天小编就来为大家分享centos libstdc 5的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
CentOS5.2 装完linux后 yum install 错误
1、检查网络，确保网络连接正常
2、尝试修改yum源
3、修改yum源为阿里云的yum源方法如下：
①备份之前的CentOS-Base.repo地址
cd/etc/yum.repos.d/
mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.back
②下载阿里云yum源
③将服务器上的软件包信息缓存到本地,以提高搜索安装软件的速度
yum makecache
如果你在执行上面这边命令时，报错：Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
建议用如下方法解决：检查/etc/yum.repos.d/下是否有epel.repo文件，如果有，重命名为epel.repo_bak千万不能以.repo格式备份，然后在执行一次上面的命令即可！
CentOS7安装Cadence IC617+MMSIM151+Calibre2015教程
最新更新：详尽指南- CentOS 7安装Cadence IC617、MMSIM151与Calibre2015
一、项目背景
针对Cadence官方提供的多种平台，本文将着重介绍针对RF IC设计的定制安装流程，涉及的软件组件包括IC617、MMSIM151和Calibre2015。
二、系统与软件版本
1.选择系统：基于兼容性和实测，推荐使用CentOS 7，避免与CentOS 8可能遇到的库和环境问题。
2.选择版本：安装IC617的最新版本，仿真器和验证器选用MMSIM14和Calibre2015。
三、CentOS 7环境设置
1.国内yum源切换：教育网环境下，使用清华源替代默认，按步骤替换源文件并更新软件包。
2.第三方源安装：EPEL、ELRepo、Nux Dextop和yum-axelget插件，安装后全面更新。
3.安装支持包：以root权限安装Cadence所需库，注意可能需要手动下载libstdc++.so.5。
4.链接配置：可能遇到链接已存在提示，需处理。
5.主机名设置：修改主机名以确保Cadence license可用，更新并重启系统。
四、软件安装步骤
1.安装包准备：下载所需安装包，包括IC617、MMSIM151、InstallScape和Calibre2015。
2.解压与安装：IC617和MMSIM151解压至相应目录，Calibre2015解压至/opt/mentor/Calibre2015。
3. InstallScape安装：复制并运行IScape安装程序，注意可能的Java环境问题。
4. IC617和MMSIM151安装：按照提示进行，可能需要手动输入路径信息。
5. Calibre安装：复制并运行安装文件，可能需要修复uudecode问题。
6. License安装：根据MAC地址修改license.bat文件，生成并安装Cadence和Calibre license。
7.环境配置：创建项目环境，配置.bashrc和.cdsinit，确保Cadence和Calibre环境隔离。
至此，CentOS 7上的Cadence IC617、MMSIM151和Calibre2015成功安装并配置完成。
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。
