nvidia-smi显示no running

您好！如果您在运行 `nvidia-smi` 命令时出现 `no running` 的提示，这通常表示没有 NVIDIA GPU 在您的系统上运行或驱动程序未正确安装。

请确保您的计算机上已经正确安装了 NVIDIA 显卡，并且安装了相应的驱动程序。您可以访问 NVIDIA 官方网站，根据您的显卡型号下载并安装最新的驱动程序。

如果您已经安装了驱动程序，但是仍然遇到问题，可能是由于以下原因导致：

1. 显卡未正确安装：请检查您的显卡是否正确插入到主板插槽中，并确保供电电缆已经连接好。

2. 驱动程序冲突：有时候，不同版本的驱动程序之间可能会发生冲突。尝试卸载当前的驱动程序，并重新安装一个稳定的版本。

3. 其他软件冲突：某些应用程序或软件可能会与 NVIDIA 驱动程序发生冲突。尝试关闭或卸载其他可能干扰显卡运行的软件。

如果问题仍然存在，建议您参考 NVIDIA 官方文档或联系他们的技术支持团队寻求进一步的帮助。

相关问题

centos7 nvidia-smi No running processes found

回答: 当在CentOS 7上运行nvidia-smi命令时出现"No running processes found"的错误消息时，可能是由于以下几个原因导致的。

首先，确保您已经正确安装了nvidia-docker2和其依赖项。您可以使用以下命令来安装nvidia-docker2包及其依赖项：

$ sudo yum clean expire-cache
$ sudo yum install -y nvidia-docker2

这将更新包列表并安装nvidia-docker2包。\[1\]

其次，确保您已经正确配置了nvidia-docker.repo文件。您可以使用以下命令来生成nvidia-docker.repo文件并将其放置在/etc/yum.repos.d/目录下：

$ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

这将自动生成nvidia-docker.repo文件并将其放置在/etc/yum.repos.d/目录下。\[2\]

最后，确保您已经安装了containerd.io包。您可以使用以下命令来安装containerd.io包：

$ sudo yum install -y https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.4.3-3.1.el7.x86_64.rpm

这将安装containerd.io包。\[3\]

如果您已经按照上述步骤进行了操作，但仍然出现"No running processes found"的错误消息，请确保您的系统上正在运行使用NVIDIA GPU的进程。您可以使用nvidia-smi命令来查看当前正在运行的进程。

希望这些信息对您有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [centos7上安装 nvidia-docker2](https://blog.csdn.net/weixin_40592935/article/details/122812606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

nvidia-smi -a

`nvidia-smi -a`命令用于显示关于NVIDIA GPU的详细信息。这个命令可以提供GPU的硬件和驱动程序信息，以及当前GPU的使用情况和性能统计数据。

以下是`nvidia-smi -a`命令的输出示例：

Wed Oct 20 15:40:40 2021
+---------------+
| NVIDIA-SMI 465.19.01    Driver Version: 465.19.01    CUDA Version: 11.3     |
|-----+----------------------+----------------------+
| 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 |                    0 |
| N/A   31C    P8    11W /  70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+---------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+---------------+

这个命令提供了以下信息：
- NVIDIA-SMI版本和驱动程序版本
- GPU的名称、持续性和总线ID
- 风扇转速、温度、性能和功率使用情况
- 内存使用情况和GPU利用率
- MIG（Multi-Instance GPU）信息
- 当前正在运行的进程和它们在GPU上的内存使用情况

请注意，实际输出可能因为硬件和驱动程序的不同而有所差异。