blocks|key|4ique|type|unstyled|text|您可结合实际情况，直接创建已安装+GPU+驱动的实例，或在已有实例上自行安装对应+GPU+驱动：|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

GPU 实例如何安装驱动？

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|placeHolderUrl|error|dpi|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/raw/yehe-1933968238b1680/eo1dvmn2ly.png|blocks|key|d0hgi|text|什么是GPU云服务器与CPU云服务器？|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|6kknl|GPU云服务器：使用图形处理器（Graphics+Processing+Unit，GPU）来执行计算任务。GPU云服务器设计用于高度并行的计算密集型任务，如图形渲染、深度学习、科学计算等。GPU云服务器特点：|unstyled|offset|length|style|BOLD|fv7et|大量核心，处理并行任务效果好|unordered-list-item|cujip|更高的内存带宽，能快速处理大数据|5dbvn|适合浮点（向量／矩阵）运算和并行处理|fi510|CPU云服务器：使用中央处理器（Central+Processing+Unit，CPU）来执行计算任务。CPU云服务器是常用处理器，适用于大多数计算需求。CPU云服务器特点：|gvr7|核数量相对较少，但单核性能强|b97it|更高的时钟速度|dqd3u|适合整数运算和顺序处理|ccj5o|为什么选择+GPU+云服务器？|6n6qn|GPU+云服务器+与自建+GPU+服务器对比：|f16sq|e1hle|gpu云服务器与服务器区别.png|atomic|4tplc|7ela6|如何选择GPU云服务器？|7j71r|选择GPU云服务器主要需要考虑以下因素：|fimkb|计算需求：如果您的应用涉及图形渲染、深度学习、科学计算等计算密集型任务，且这些任务具有高并行性，那么选择GPU云服务器可能会带来更高的性能。|ordered-list-item|e1fh2|数据量：如果您的应用需要处理大量数据，GPU云服务器的高内存带宽可以大大提高处理速度。|4p0so|软件兼容性：确保您的软件和应用支持GPU计算。部分软件可能只支持CPU，换用GPU可能需要重新优化代码。|51rn9|成本：GPU云服务器的价格通常高于CPU云服务器。在选择时，请权衡系统性能和预算约束。|716b6|总之，了解您的应用特点和需求是选择GPU云服务器的关键。具体需求可咨服务提供商，确保选到最符合项目要求的云服务器。|6rocd|GPU云服务器相对于CPU云服务器有什么优势？|96hj9|高吞吐量：GPU云服务器通常拥有数百个计算核心，相比之下，CPU云服务器的核心数量更少。因此，GPU云服务器能够同时完成多个任务，具有更高的吞吐量。|5fu31|并行计算：GPU云服务器专为处理需要大量并行计算的任务而设计，因此在并行计算方面具有明显的优势。它可以同时执行同一操作的多个线程，加快计算速度。|937r3|更快的数据处理力：人们现今处理的数据集越来越大，GPU云服务器的高速储存和读取能力可以快速地处理大量数据和更大的数据集。|eptlq|更多的内存带宽：GPU云服务器专为处理图形和图像而设计，拥有更多的内存带宽。这些额外的带宽可帮助+GPU云服务器处理大型图像、计算流畅度、减少延迟。|ckj2v|节约能源：相比于+CPU云服务器，GPU云服务器计算多数情况下更加高效能并且可节省能源，使用+GPU云服务器后单个项目处理速度更快且能满足更多的运算需求。|81jeb|由此可看出，GPU云服务器适用于进行高并行度、计算密集型的任务，例如深度学习、机器学习、科学计算、图像处理和渲染等场景。而对于需要完成顺序访问和控制流程的任务，CPU云服务器则可能更为适用。一些特定的项目需要同时使用CPU和GPU协同配合去胜任更为复杂任务的计算。|4u9i5^0|0|0|0|7|0|0|0|0|0|7|0|0|0|0|0|0|0|0|H|0|0|0|0|0|0|4|0|0|3|0|0|5|0|0|2|0|0|0|0|4|0|0|4|0|0|8|0|0|7|0|0|4|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|-3|8|-3|9|2A|A|B]]]|C|@$D|E|F|G|2|H|I|2B|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|L|F|M|2|N|I|2C|J|@$O|2D|P|2E|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|S|F|T|2|U|I|2F|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|V|F|W|2|U|I|2G|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|X|F|Y|2|U|I|2H|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|Z|F|10|2|N|I|2I|J|@$O|2J|P|2K|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|11|F|12|2|U|I|2L|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|13|F|14|2|U|I|2M|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|15|F|16|2|U|I|2N|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|17|F|18|2|H|I|2O|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|19|F|1A|2|N|I|2P|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1B|F|-4|2|N|I|2Q|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1C|F|1D|2|1E|I|2R|J|@]|K|@$O|2S|P|2T|D|2U]]|6|$]]|$D|1F|F|-4|2|N|I|2V|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1G|F|1H|2|H|I|2W|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1I|F|1J|2|N|I|2X|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1K|F|1L|2|1M|I|2Y|J|@$O|2Z|P|30|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|1N|F|1O|2|1M|I|31|J|@$O|32|P|33|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|1P|F|1Q|2|1M|I|34|J|@$O|35|P|36|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|1R|F|1S|2|1M|I|37|J|@$O|38|P|39|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|1T|F|1U|2|N|I|3A|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1V|F|1W|2|H|I|3B|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|1X|F|1Y|2|1M|I|3C|J|@$O|3D|P|3E|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|1Z|F|20|2|1M|I|3F|J|@$O|3G|P|3H|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|21|F|22|2|1M|I|3I|J|@$O|3J|P|3K|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|23|F|24|2|1M|I|3L|J|@$O|3M|P|3N|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|25|F|26|2|1M|I|3O|J|@$O|3P|P|3Q|Q|R]]|K|@]|6|$]]|$D|27|F|28|2|N|I|3R|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|29|F|-4|2|N|I|3S|J|@]|K|@]|6|$]]]]

什么是GPU云服务器与CPU云服务器？

GPU云服务器相对于CPU云服务器有什么优势？

如何根据不同实例类型和场景选择驱动？

GPU 云服务器是否支持调整实例配置？

GPU 云服务器是否支持访问 CVM ？

哪些 GPU 机型支持 HARP 网络协议？

为何 GPU 云服务器 nvidia-smi 展示显存比实际 GPU 显存小？

entityMap|blocks|key|fi1k5|text|选择GPU云服务器主要需要考虑以下因素：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2oj60|计算需求：如果您的应用涉及图形渲染、深度学习、科学计算等计算密集型任务，且这些任务具有高并行性，那么选择GPU云服务器可能会带来更高的性能。|ordered-list-item|offset|length|style|BOLD|c4nbr|数据量：如果您的应用需要处理大量数据，GPU云服务器的高内存带宽可以大大提高处理速度。|8nglc|软件兼容性：确保您的软件和应用支持GPU计算。部分软件可能只支持CPU，换用GPU可能需要重新优化代码。|6ai8c|成本：GPU云服务器的价格通常高于CPU云服务器。在选择时，请权衡系统性能和预算约束。|hm1v|总之，了解您的应用特点和需求是选择GPU云服务器的关键。具体需求可咨服务提供商，确保选到最符合项目要求的云服务器。^0|0|0|4|0|0|3|0|0|5|0|0|2|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|R|9|@]|A|@]|B|$]]|$2|C|4|D|6|E|8|S|9|@$F|T|G|U|H|I]]|A|@]|B|$]]|$2|J|4|K|6|E|8|V|9|@$F|W|G|X|H|I]]|A|@]|B|$]]|$2|L|4|M|6|E|8|Y|9|@$F|Z|G|10|H|I]]|A|@]|B|$]]|$2|N|4|O|6|E|8|11|9|@$F|12|G|13|H|I]]|A|@]|B|$]]|$2|P|4|Q|6|7|8|14|9|@]|A|@]|B|$]]]]

如何选择GPU云服务器？

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|placeHolderUrl|error|dpi|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/raw/yehe-1933968238b1680/fix250aliv.png|blocks|key|c12vr|text|GPU+云服务器+与自建+GPU+服务器对比：|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|2i74c|ft9k7|gpu云服务器与服务器区别.png|atomic|offset|length|do67n^0|0|0|0|0|H|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|-3|8|-3|9|S|A|B]]]|C|@$D|E|F|G|2|H|I|T|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|L|F|-4|2|H|I|U|J|@]|K|@]|6|$]]|$D|M|F|N|2|O|I|V|J|@]|K|@$P|W|Q|X|D|Y]]|6|$]]|$D|R|F|-4|2|H|I|Z|J|@]|K|@]|6|$]]]]

为什么选择 GPU 云服务器？

entityMap|blocks|key|c721k|text|GPU云服务器：使用图形处理器（Graphics+Processing+Unit，GPU）来执行计算任务。GPU云服务器设计用于高度并行的计算密集型任务，如图形渲染、深度学习、科学计算等。GPU云服务器特点：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|1d9fp|大量核心，处理并行任务效果好|unordered-list-item|cl55q|更高的内存带宽，能快速处理大数据|2rs4j|适合浮点（向量／矩阵）运算和并行处理|292vc|CPU云服务器：使用中央处理器（Central+Processing+Unit，CPU）来执行计算任务。CPU云服务器是常用处理器，适用于大多数计算需求。CPU云服务器特点：|3sl6a|核数量相对较少，但单核性能强|77iq3|更高的时钟速度|1c3sm|适合整数运算和顺序处理^0|0|7|0|0|0|0|0|7|0|0|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|V|9|@$A|W|B|X|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|G|4|H|6|I|8|Y|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|J|4|K|6|I|8|Z|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|L|4|M|6|I|8|10|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|N|4|O|6|7|8|11|9|@$A|12|B|13|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|P|4|Q|6|I|8|14|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|R|4|S|6|I|8|15|9|@]|E|@]|F|$]]|$2|T|4|U|6|I|8|16|9|@]|E|@]|F|$]]]]

blocks|key|d7a0q|type|unstyled|text|NVIDIA+Tesla（特斯拉）是+NVIDIA+继专业加速卡+QUADRO+及娱乐图形卡+GeForce+系列后，推出的一个全新的产品线，主要应用于广大科学研究的高性能计算需求。利用+NVIDIA®+Tesla®+GPU+加速器更快地处理要求超级严格的+HPC+与超大规模数据中心的工作负载。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

什么是 NVIDIA Tesla？

blocks|key|camnj|type|unstyled|text|加速计算是指使用硬件加速器或协同处理器来执行浮点数计算和图形处理，比使用在+CPU+上运行的软件更高效。腾讯云提供三种加速计算选型：适用于通用计算的+GPU+计算型（GN2、GN8）和适用于图形密集型应用程序的+GPU+渲染型+GA2。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

什么是加速计算？

entityMap|blocks|key|1mfpc|text|高吞吐量：GPU云服务器通常拥有数百个计算核心，相比之下，CPU云服务器的核心数量更少。因此，GPU云服务器能够同时完成多个任务，具有更高的吞吐量。|type|ordered-list-item|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|eht8j|并行计算：GPU云服务器专为处理需要大量并行计算的任务而设计，因此在并行计算方面具有明显的优势。它可以同时执行同一操作的多个线程，加快计算速度。|8s2rp|更快的数据处理力：人们现今处理的数据集越来越大，GPU云服务器的高速储存和读取能力可以快速地处理大量数据和更大的数据集。|e9evn|更多的内存带宽：GPU云服务器专为处理图形和图像而设计，拥有更多的内存带宽。这些额外的带宽可帮助+GPU云服务器处理大型图像、计算流畅度、减少延迟。|6pfv1|节约能源：相比于+CPU云服务器，GPU云服务器计算多数情况下更加高效能并且可节省能源，使用+GPU云服务器后单个项目处理速度更快且能满足更多的运算需求。|3tpia|由此可看出，GPU云服务器适用于进行高并行度、计算密集型的任务，例如深度学习、机器学习、科学计算、图像处理和渲染等场景。而对于需要完成顺序访问和控制流程的任务，CPU云服务器则可能更为适用。一些特定的项目需要同时使用CPU和GPU协同配合去胜任更为复杂任务的计算。|unstyled^0|0|4|0|0|4|0|0|8|0|0|7|0|0|4|0^^$0|$]|1|@$2|3|4|5|6|7|8|R|9|@$A|S|B|T|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|G|4|H|6|7|8|U|9|@$A|V|B|W|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|I|4|J|6|7|8|X|9|@$A|Y|B|Z|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|K|4|L|6|7|8|10|9|@$A|11|B|12|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|M|4|N|6|7|8|13|9|@$A|14|B|15|C|D]]|E|@]|F|$]]|$2|O|4|P|6|Q|8|16|9|@]|E|@]|F|$]]]]

blocks|key|12o1f|type|unstyled|text|GPU+实例最适用于并行度极高的应用程序，例如，使用数千个线程的工作负载。当图形处理有大量的计算要求，其中的每个任务都相对较小时，执行的一组操作形成了一个管道，而此管道的吞吐量要比单个操作的延迟更为重要。要构建能充分利用这种并行度的应用程序，用户需要掌握+GPU+设备的专项知识，了解如何针对各种图形+API（DirectX、OpenGL）+或+GPU+计算编程模型（CUDA、OpenCL）进行编程。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

何时应选择使用 GPU 的实例？

blocks|key|e1erp|type|unstyled|text|NVIDIA+GPU+实例的类型包括物理直通卡实例（整卡+GPU）和+vGPU+实例（非单颗+GPU，例如1/4GPU）。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|adc46|NVIDIA+GPU+相关实例的驱动安装步骤请参见+安装+NVIDIA+Tesla+驱动+及+安装+NVIDIA+GRID+驱动。您可参见下表，结合实例类型及应用场景来选择驱动类型：|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/560/8048|1|https://cloud.tencent.com/document/product/560/30060^0|0|0|Q|I|1|1B|H^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@]]|$1|A|3|4|5|B|7|P|8|@]|9|@$1|Q|C|R|D|S]|$1|T|C|U|D|V]]]]|E|$F|$3|G|H|I|J|$K|L]]|M|$3|G|H|I|J|$K|N]]]]

blocks|key|6u0jf|type|unstyled|text|目前+GPU+云服务器支持包年包月计费模式和按量计费模式。包年包月计费模式需要您提前按单月或数月支付+GPU+云服务器的费用，适用于设备需求量长期稳定的成熟业务。按量计费模式是按秒计费，按小时结算，随时购买随时释放，适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。具体内容请参阅+价格总览。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/doc/product/560/8025^0|0|3V|4^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

GPU 云服务器如何计费？

blocks|key|c1mbh|type|unstyled|text|GPU+云服务器+PNV4、GT4、GN10X/GN10Xp、GN6/GN6S、GN7、GN8、GNV4v、GNV4、GN7vw、GI1+支持同实例族下调整实例配置，其中+GN7+实例不支持直通型（整卡+GPU）调整为+vGPU+型（非单颗+GPU，例如1/4+GPU）。+GI3X+暂时不支持调整实例配置。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|4kn9i|type|unstyled|text|SSD+本地盘是来自云服务器所在物理机的本地存储，该类存储为实例提供块级别的数据访问能力，具有低时延、高随机+IOPS、高吞吐量的+I/O+能力。+GPU+计算型搭载+SSD+本地盘，不支持硬件（CPU、内存）的升级，仅支持带宽的升级。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

什么是 SSD 本地盘？

blocks|key|av05i|type|unstyled|text|支持，GPU+云服务器具有内网+IP+和+公网+IP，支持与+CVM+等其他云产品互通访问。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|c1tp4|type|unstyled|text|所有的+GPU+实例类型均支持+HARP+网络协议，配置步骤可参见+配置+HARP+分布式训练环境。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://cloud.tencent.com/document/product/1573/74099^0|0|Y|F^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$1|L|A|M|B|N]]]]|C|$D|$3|E|F|G|H|$I|J]]]]

blocks|key|1hn04|type|unstyled|text|Tesla+系列+GPU+默认开启了+ECC（error+correcting+code，错误检查和纠正）功能，用来检查和纠正可能会在数据传输和存储过程中引发的比特错误，开启时会使可用显存减少，并伴随部分性能损失。为提高数据的正确性，建议您保持开启状态。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

GPU 云服务器

云服务器

图像处理

机器学习

深度学习

IaaS

大数据

弹性计算

服务器

数据处理

如果您在创建GPU计算型实例（Linux）时未同时安装Tesla驱动，则需要在创建GPU实例后，单独安装Tesla驱动（Linux）。 下载开始启动NVIDIA Tesla驱动的步骤上一篇文章已经介绍得很详细，这里就省了，如有不清楚请参考上一篇文章：在GPU计算型实例中安装Tesla驱动（Linux）
下面直接介绍安装过程，重点是翻译界面的意思 step13 安装完成
step14 验证是否安装成功
输入验证命令（如下图所）：nvidia-smi 或者使用（如下图所示）：nvtop

相关文档
如果您购买了Windows系统的GPU计算型实例 具体操作，请参见在GPU计算型实例中手动安装Tesla驱动（Windows）。
如果您需要在创建GPU实例时同时安装了Tesla驱动，具体操作，请参见创建GPU实例时自动安装或加载Tesla驱动。 如果GPU实例中安装的驱动版本不适用于当前场景，或您安装了错误的驱动类型或版本导致GPU实例无法使用，您可以卸载当前驱动然后安装新的驱动或直接升级驱动。

在GPU计算型实例中安装Tesla驱动超详细过程

摘要：在深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景下，安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力，或提供更流畅的图形显示效果。如果您在创建GPU计算型实例（Linux）时未同时安装Tesla驱动，则需要在创建GPU实例后，单独安装Tesla驱动（Linux）。每次按照Tesla驱动的时候，上面都是英文，不太懂意思，本文为您介绍详细过程，希望对大家有帮助。

在GPU计算型实例中安装Tesla驱动超详细过程

：
yum install --downloadonly --downloaddir=/u02/lib gcc gcc-c++ kernel-devel kernel-headers
### 第二步
安装 /cuda_10.1.168_418.67_linux.run
 按提示输入，安装选择全部选择（包括第一个driver）
 完成安装后，输入nvidia-smi，有打印显卡信息则驱动安装成功
 输入cat /usr/local/cuda/version.txt，有打印cuda版本10.1则cuda安装成功
第三步
cudnn 7.5安装：
 解压cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.1.10 第四步
nvidia-docker的安装：docker-ce安装完并启动docker服务后，装nvidia-docker
添加仓库：
~~~
 distribution=$(. docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi，有打印显卡信息则安装成功

离线安装GPU P40驱动

依赖包：yum install -y gcc gcc-c++ kernel-devel kernel-headers

离线安装GPU P40驱动

这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的：
方法一：
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"# 方法二：
卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的
好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。 方法三：
正在探讨中，找到了再补充在这个博客中
还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu：
我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044 K40c, pci bus 
 id: 0000:05:00.0 
 b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 
 a: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 
 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU

不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的：

不安装tensorflow-gpu如何使用GPU

GPU NVIDIA驱动分两种，计算和渲染，如果是3D渲染业务，需要安装Grid驱动。 参考这个文档只安装NVIDIA Tesla 驱动是不够的，还得安装Grid驱动，要不然会有类似下面这样的报错（软件品类多，报错五花八门，主要集中在OpenGL、D3D），不限于下面这几种：
①任务管理器怎么没有 交涉吧（本人头铁，试过，NVIDIA只对接企业用户）
总之，自己配置Grid驱动太麻烦了，还是用渲染型现成的grid公共镜像吧，如果选的是GN7vw、GNV4、GNV4v渲染型GPU实例，可以看看该机型公共镜像 there-is-no-cuda-device-which-is-selected】
渲染实例GNV4v，单独安装了cuda驱动是安装成功的，运行cuda自带的demo也能通过，显卡识别出来了，还报there-is-no-cuda-device-which-is-selected 如果期望使用老版本软件，推荐使用GN7vw实例，支持R450版本的gpu驱动，支持的软件版本更多（但是低版本没有license了，NVIDIA不可能长期支持低版本）
如果业务必须使用Grid驱动（例如

GPU机器如何支持DX、如何开启OpenGL、如何D3D兼容？安装Grid驱动！

GPU机器有2种，一种是GPU云服务器，一种是裸金属GPU，裸金属只能用公共镜像列表里的镜像

GPU机器如何支持DX、如何开启OpenGL、如何D3D兼容？安装Grid驱动！

CUDA9.0+cuDNNv7+WIN10+1060显卡
一.驱动文件下载
1.上tensorflow官网。查看本机硬件和系统支持的tensorflow版本，以及对应的cuda和cuddnn版本。 查找相应的CUDA驱动。
打开默认下载是9.2版本，如下：


 手动搜索9.0版本，严格按照 tensorflow官网推荐的版本。
 


 建议下载local安装包。
3.百度cudnn进网站。 安装
1.安装CUDA驱动
安装前需要把之前NVIDIA的驱动完全卸载掉，才能安装上cuda的驱动。 （这一步是关键，不然后面安装cuda会失败）
 然后重启，运行cuda驱动安装文件，按照提示一步步运行，直至结束。
2.解压cuDNN文件。 将解压后的bin和include文件夹中的文件分别复制替换掉CUDA安装目录下的bin和include文件夹中的文件，到此CUDA安装完成。
3.tensorflow安装。

tensorflow（gpu） win10安装 1060显卡驱动

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。   
CUDA9.0+cuDNNv7+WIN10+1060显卡
一.驱动文件下载
1.上tensorflow官网。查看本机硬件和系统支持的tensorflow

tensorflow（gpu） win10安装 1060显卡驱动[通俗易懂]

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您可结合实际情况，直接创建已安装 GPU 驱动的实例，或在已有实例上自行安装对应 GPU 驱动：

GPU 实例如何安装驱动？

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