找不到命令 nvidia-smi

nvidia-smi命令在Windows中的安装目录是C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI。你可以通过两种方法执行nvidia-smi命令。一种方法是在cmd中切换目录到C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI，然后执行nvidia-smi命令。另一种方法是在root下重启机器，执行reboot命令，然后在执行cd /usr/src/命令切换目录，接着使用sudo apt-get install dkms命令安装驱动，最后执行nvidia-smi命令。如果你在执行nvidia-smi命令时出现找不到命令的错误，可能是因为GPU默认关闭。你可以执行nvidia-smi -pm 1命令将持续模式打开。希望这些方法可以帮到你。

相关问题

k8s pod whereis nvidia-smi nvidia-smi: 没有nvidia-smi ,如何使用节点的 nvidia 驱动

在Kubernetes (k8s) 中，如果Pod里找不到`nvidia-smi`命令，说明该Pod可能没有运行在支持NVIDIA GPU的容器中，或者NVIDIA驱动和工具没有正确安装。若要在节点上使用NVIDIA GPU驱动，可以按照以下步骤操作：

1. **确认节点是否具备GPU硬件**：首先检查节点是否配备了NVIDIA GPU，并在节点上通过`kubectl get nodes -o jsonpath='{.items..spec.taints}'`查看是否有针对GPU的taints。

2. **检查pod配置**：确保你的Pod配置文件（如`Deployment`, `DaemonSet`, 或者`PodSpec`）中启用了GPU资源请求和限制，例如使用`resources.requests.nvidia.com/gpu`和`resources.limits.nvidia.com/gpu`。

3. **启用GPU支持**：在Pod的Dockerfile或image构建过程中，需要添加NVIDIA镜像和相应的运行时环境，比如`nvidia/cuda`或`nvcr.io/nvidia/tensorflow`等。

4. **安装nvidia-container-toolkit**：在节点上安装NVIDIA Container Toolkit，这将包含必要的工具来管理GPU容器。你可以使用以下命令安装（假设已经安装了`kubectl`）：

   kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v1.9.0/docs manifests/device-plugin.yml

5. **启动NVIDIA Device Plugin**：为了在Pod中使用NVIDIA GPU，还需要启动Device Plugin服务。可以在节点上运行：

   kubectl rollout status deploy/nvidia-device-plugin-daemonset

6. **验证GPU驱动和工具**：现在，你可以在节点上创建一个新的Pod，然后尝试运行`nvidia-smi`看看是否能正常看到GPU信息：

   kubectl run -it --gpus=all my-gpu-pod --image=nvidia/cuda:latest /bin/bash

7. **测试应用程序**：如果一切顺利，可以在新创建的Pod内安装并测试你的应用程序。

linux系统找不到nvidia-smi命令

对于找不到`nvidia-smi`命令，可能有几个原因导致：

1. NVIDIA驱动未正确安装：请确保已经正确安装了NVIDIA显卡驱动。你可以通过在终端中执行`nvidia-smi`命令来检查驱动是否已经安装。如果未安装，请按照NVIDIA官方文档的指导进行驱动安装。

2. 环境变量配置错误：`nvidia-smi`命令可能未包含在系统的环境变量中。你可以尝试使用完整路径执行该命令。例如，在终端中执行`/usr/bin/nvidia-smi`命令。

3. NVIDIA驱动版本不兼容：如果你的NVIDIA显卡驱动版本与当前的Linux内核版本不兼容，可能会导致`nvidia-smi`命令无法找到。你可以尝试升级或降级驱动版本以解决兼容性问题。

4. NVIDIA CUDA未正确安装：如果你需要使用CUDA相关功能，你需要确保已经正确安装了NVIDIA CUDA。请按照NVIDIA官方文档的指导进行CUDA安装。

如果你仍然无法找到`nvidia-smi`命令，请提供更多详细信息，例如操作系统版本、NVIDIA驱动版本等。这将有助于更准确地定位问题，并给出相应的解决方案。