通過YUM方式快速安裝NVIDIA Tesla驅動（Alibaba Cloud Linux 3） - Elastic GPU Service

針對Alibaba Cloud Linux 3系統的GPU計算型執行個體，如果建立執行個體時未自動安裝NVIDIA Tesla驅動，通過手動方式安裝該驅動時，需要您先下載軟體包，然後編譯安裝並配置CUDA等組件，操作比較繁瑣，而採用YUM方式可以快速安裝NVIDIA Tesla驅動及相關組件（例如CUDA、PyTorch以及TensorFlow等），可以更快更好地發揮GPU的高效能運算能力，或提供更流暢的圖形顯示效果。

說明

龍蜥社區在Anolis OS上提供了AI相關組件，Alibaba Cloud Linux 3是從Anolis 8系統基礎上發展出來的，其與Anolis 8相容，因此可以直接在Alibaba Cloud Linux 3安裝Anolis 8的軟體包（例如NVIDIA Tesla驅動、CUDA、PyTorch以及TensorFlow等），更多資訊，請參見OpenAnolis龍蜥社區。其中，通過本文安裝的NVIDIA Tesla驅動版本為525.105.17、CUDA版本為11.4，PyTorch版本為1.10.1、TensorFlow版本為2.5.0。

準備工作

說明

本文僅適用於Alibaba Cloud Linux 3作業系統的GPU計算型執行個體，且建立該執行個體時未同步自動安裝NVIDIA Tesla驅動，更多資訊，請參見GPU計算型。

安裝NVIDIA Tesla驅動前，請先準備GPU執行個體，然後配置epao倉庫便於擷取更多軟體包，並為當前作業系統的核心安裝kernel-devel包。具體操作如下：

建立GPU執行個體。
本文以GPU計算型執行個體gn6i為例，該執行個體的作業系統為Alibaba Cloud Linux 3，且未安裝NVIDIA Tesla驅動。具體操作，請參見建立GPU執行個體。
遠端連線GPU執行個體。
具體操作，請參見通過密碼或密鑰認證登入Linux執行個體。
執行以下命令，配置epao倉庫以擷取更多軟體包。
```
sudo yum install -y anolis-epao-release
```
執行以下命令，確認當前作業系統核心的kernel-devel包是否已安裝。
```
sudo rpm -qa | grep kernel-devel
```
顯示結果如下圖所示時，表示作業系統核心的kernel-devel包已安裝，則操作結束。
否則執行kernel-devel包的安裝操作。
安裝當前作業系統核心的kernel-devel包
1. 執行uname -r命令，查看當前作業系統的核心版本。
2. 執行以下命令，安裝當前作業系統核心的kernel-devel包。
  本樣本以核心版本號碼為5.10.134-16.3.al8.x86_64為例，請替換為您實際使用的核心版本號碼。
```
sudo yum install -y kernel-devel-5.10.134-16.3.al8.x86_64
```

操作步驟

在安裝NVIDIA Tesla驅動時，通常會同時安裝CUDA、PyTorch 和TensorFlow組件，該組件都是用於加速深度學習和機器學習任務的工具。

執行以下命令，安裝NVIDIA Tesla驅動。

sudo yum install -y nvidia-driver nvidia-driver-cuda

安裝CUDA Toolkit。
1. 執行以下命令，安裝CUDA Toolkit。
```
sudo yum install -y cuda
```
2. 執行ll /usr/local命令，查看CUDA Toolkit版本。
執行以下命令，安裝PyTorch。
```
sudo yum install -y pytorch
```
執行以下命令，安裝TensorFlow。
```
sudo yum install -y tensorflow
```

測實驗證

檢查版本
執行nvidia-smi命令，如果驅動及組件已成功安裝，則可以查看已安裝的NVIDIA Tesla驅動版本。
測試CUDA
1. 執行cd命令，進入測試範例目錄。
  在目錄/usr/local/cuda-11.4/extras/demo_suite/中存在一些測試範例程式，例如CUDA樣本程式deviceQuery。
2. 執行sudo ./deviceQuery命令，查看CUDA的相關資訊。
  例如紋理記憶體、常量記憶體、共用記憶體等資訊。