./nvidia-smi

回答: "./nvidia-smi"是一个命令行指令，用于在当前目录下运行nvidia-smi程序。在Windows系统中，nvidia-smi程序的位置是C:\Program Files\NVIDIACorporation\NVSMI\nvidia-smi.exe。而在Linux系统中，nvidia-smi程序的位置是/usr/bin/nvidia-smi。在Linux系统中，由于该位置已经加入了PATH路径，所以可以直接输入nvidia-smi来运行该程序。[1] nvidia-smi是NVIDIA-SMI的简称，它是一个跨平台工具，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能。它支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux发行版以及从Windows Server 2008 R2开始的64位系统。该工具是NVIDIA驱动附带的，只要安装好驱动后就会有它。[2] 使用nvidia-smi命令可以查看一些属性，例如timestamp、driver_version、pci.bus、pcie.link.width.current等。你可以通过运行nvidia-smi --help-query-gpu来查看有哪些属性可以查询。[3]

相关问题

/bin/nvidia-smi: /bin/nvidia-smi: cannot execute binary file

/bin/nvidia-smi 是 NVIDIA GPU 的管理工具，通常用于监控和调试 CUDA 设备的状态，例如显卡温度、利用率、内存使用等。当你尝试运行这个命令时遇到 "cannot execute binary file" 错误，这通常是由于以下原因：

1. **权限问题**：确保你有执行权限，可以试着添加 `sudo` 前缀。
2. **路径错误**：如果 nvidia-smi 不在系统的 PATH 变量中，你需要提供完整的路径来运行。
3. **安装问题**：nvidia-smi 可能没有正确安装或者版本不匹配。确认你的系统上是否安装了 NVIDIA 驱动程序，并且版本与 CUDA 工具包兼容。
4. **文件损坏或缺失**：检查 /bin/nvidia-smi 文件是否存在，是否被损坏。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查权限：`sudo ./bin/nvidia-smi`
2. 添加路径：如果在非默认位置，添加到 PATH 中再试 `PATH=$PATH:/path/to/nvidia-smi /bin/nvidia-smi`
3. 更新驱动或CUDA：确保你的 NVIDIA 驱动和 CUDA 版本是最新的。
4. 搜索并修复文件：如果怀疑文件损坏，尝试从官方 NVIDIA 网站重新下载并替换。

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。