一、环境准备与驱动安装
在腾讯云GPU服务器中，推荐优先选择预装驱动或自动安装方案：
- 创建实例时勾选「后台自动安装GPU驱动」选项，系统将自动匹配CUDA和驱动版本
- 若需手动安装，需先禁用系统默认的nouveau驱动：
- 编辑配置文件
/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf添加禁用参数 - 执行
sudo mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak备份镜像
- 编辑配置文件
- 通过NVIDIA官网下载与显卡型号匹配的驱动安装包，例如Tesla P40需选择CUDA 8.0以上版本
二、CUDA与cuDNN配置
建议通过官方仓库安装CUDA工具包：
- 访问CUDA Toolkit Archive选择12.4.0版本
- 执行
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/cuda-rhel8.repo获取安装源 - 通过
yum install cuda完成基础环境部署 - 下载cuDNN库并解压至CUDA安装目录实现加速支持
三、深度学习环境验证
完成安装后需执行以下验证步骤：
- 运行
nvidia-smi查看显卡状态与驱动版本 - 创建包含
import torch; print(torch.cuda.is_available)的Python脚本验证CUDA可用性 - 使用
/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery测试基础运算能力
通过腾讯云提供的自动化驱动安装方案可节省80%配置时间，对于特殊版本需求建议通过官方文档验证硬件兼容性。建议定期使用nvidia-smi监控GPU资源使用状态，确保深度学习任务稳定运行。
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