2060 nvidia-smi -lgc

这是一个命令行指令，用于查询 NVIDIA GPU 的信息。其中，2060 是指查询显卡编号为 2060 的 GPU，-lgc 是指查询 GPU 的 clock 信息。

相关问题:
1. 如何查看当前系统中所有的 GPU 信息？
2. 如何查看当前 GPU 的温度信息？
3. 如何查看当前 GPU

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rtx2060 nvidia-smi -lgc

这个命令的作用是将 GPU 的显存锁定在当前的最大值，以避免在运行过程中显存大小发生变化导致程序崩溃。具体来说，rtx2060 是指使用的显卡型号，nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具，用于查询和管理 NVIDIA GPU 的状态和信息，-lgc 则是该工具的一个参数，表示锁定显存大小。

k8s pod whereis nvidia-smi nvidia-smi: 没有nvidia-smi

Kubernetes (k8s) 中的 Pod 是运行在一个容器内的一个独立的可执行单元，它封装了应用程序及其依赖环境。当你在Pod内部尝试运行 `nvidia-smi` 命令时，如果收到 "nvidia-smi: command not found" 的错误提示，说明当前Pod没有安装 NVIDIA GPU 驱动或者没有启用对GPU的支持。

通常，NVIDIA GPU 支持需要满足以下条件：
1. **NVIDIA Container Toolkit**：你需要在Pod中安装 NVIDIA 的 Container Toolkit，这包括 Docker 镜像中包含 NVIDIA GPU 驱动和库。
2. **设备插拔策略**：在 Kubernetes 配置文件中，如 YAML 或者通过 DaemonSet 管理 GPU 设备，确保 GPU 被挂载到 Pod 并允许访问。
3. **GPU 相关的安全上下文**：如果你的集群配置了安全策略，可能需要为Pod设置正确的权限，让它可以读取和执行 GPU 相关的命令。

如果遇到这个问题，你可以按照以下步骤检查：

1. **确认是否有 NVIDIA GPU 镜像**：确保Pod使用的Docker镜像是基于支持GPU的NVIDIA官方镜像，比如 `nvidia/cuda:latest`。
2. **检查 Pod 的资源请求和限制**：确认Pod是否请求了GPU资源，并且资源限制允许GPU的使用。
3. **查看 Pod 的配置**：查阅 Pod 的YAML配置，确认 GPU 是否已正确挂载和设备插拔策略。
4. **检查 Pod 安全上下文**：检查 Pod 是否有权限执行 GPU 相关的操作。