sudo nvidia-smi -mig 0

当你在Linux系统上使用`sudo nvidia-smi -mig 0`命令时，你实际上是在查看MIG（Multi-Instance GPU）的管理信息，特别是关于第0个MIG实例的信息。`nvidia-smi`（NVIDIA System Management Interface）是NVIDIA官方提供的图形处理器监控工具，而`-mig`选项则是针对NVIDIA MIG功能的扩展参数。

`0`表示你想查看的第一个MIG切片，通常从0开始计数。这个命令可能会显示有关该切片的状态，包括当前的资源分配、利用率、温度等信息，以及与之相关的硬件和软件配置情况。这对于管理和诊断MIG设置非常重要，特别是在多应用共享同一GPU资源的环境中。

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三层神经网络手写数字分类正确配置 NVIDIA 驱动，输出nvidia-smi信息

三层神经网络用于手写数字识别通常是在深度学习框架中运行的，例如TensorFlow、PyTorch等。在处理这样的任务之前，确保NVIDIA GPU的良好性能和驱动更新是非常重要的。首先，你需要安装并更新NVIDIA CUDA和对应的cuDNN库，它们支持GPU计算和神经网络加速。

以下是基本步骤：

1. **安装NVIDIA CUDA**: 访问NVIDIA官网下载适合自己系统的CUDA版本，按照官方指南进行安装。
- 官方链接：https://www.nvidia.com/en-us/cuda-downloads/

2. **安装CUDA Toolkit**: 包含驱动程序和工具，安装过程中会自动检测并安装适合的驱动。

3. **安装cuDNN**: cuDNN是一个专门为深度学习优化的GPU加速库，通常会随CUDA一起安装，如果没有，需要单独从这里下载：https://developer.nvidia.com/cudnn

4. **验证安装**：运行命令 `nvidia-smi` (无需sudo权限) 来查看GPU状态和驱动信息。如果一切正常，你会看到类似以下的信息：

   +-----------------------------------------------------------------------------+
   | NVIDIA-SMI 465.27       Driver Version: 460.32.03      CUDA Version: 11.4     |
   |--------+----------------------+
   | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
   | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M.|
   |                               |                      |               MIG M.|
   |===============================+======================+======================|
   |   0  Tesla T4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                  N/A |
   | N/A   31C    P8    9W /  70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
   |                               |                      |                  N/A |
   +-------------------------------+----------------------+----------------------+

5. **设置环境变量**: 如果使用Python，可能还需要设置CUDA和cuDNN路径到系统环境变量，以便深度学习库可以找到它们。

Vscode如何调用nvidia-docker环境

要在 VSCode 中使用 Nvidia-docker 环境，您需要遵循以下步骤：

1. 首先，您需要在您的系统上安装 Nvidia 驱动程序和 Docker。

2. 然后，您需要安装 Nvidia-docker。您可以从官方网站上获得有关如何安装 Nvidia-docker 的详细说明。

3. 确保您已经启动了 Nvidia-docker，可以通过运行以下命令来验证：

   sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

如果 Nvidia-docker 正常工作，您应该能够看到类似于以下输出：

   +-----------------------------------------------------------------------------+
   | NVIDIA-SMI 455.23.05    Driver Version: 455.23.05    CUDA Version: 11.1     |
   |-------------------------------+----------------------+----------------------+
   | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
   | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
   |                               |                      |               MIG M. |
   |===============================+======================+======================|
   |   0  GeForce GTX 108...  On   | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
   | 23%   33C    P8     5W / 250W |      0MiB / 11178MiB |      0%      Default |
   |                               |                      |                  N/A |
   +-------------------------------+----------------------+----------------------+

4. 安装 VSCode 的插件“Remote-Containers”（可在 VSCode 商店中找到）。

5. 在 VSCode 中，打开您的项目，然后按下 `F1` 键，输入“Remote-Containers: Open Folder in Container”，然后选择“From Dockerfile”选项。

6. 在接下来的界面中，选择您的 Dockerfile 文件，然后 VSCode 将自动创建一个新的容器，并将其配置为使用 Nvidia-docker。

7. 现在，您可以在 VSCode 中使用 Nvidia-docker 环境了。