nvidia-smi不是内部命令
时间: 2023-08-31 08:14:35 浏览: 85
nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的一个命令行工具,用于查看和管理 NVIDIA GPU 的状态和信息。如果在命令行中输入 nvidia-smi 时提示 "nvidia-smi 不是内部命令",可能是因为没有正确安装 NVIDIA 驱动程序或者没有将 nvidia-smi 添加到系统的环境变量中。请确保已正确安装了最新的 NVIDIA 驱动程序,并且将 NVIDIA 相关的路径添加到系统的环境变量中,然后重新打开命令行窗口尝试运行 nvidia-smi 命令。如果问题仍然存在,请提供更多的信息,以便我能够提供更具体的帮助。
相关问题
nvidia-smi不是内部命令 linux
在Linux系统中,nvidia-smi命令并不是内置的命令。这个命令是NVIDIA驱动程序提供的一个跨平台工具,用于监控GPU的使用情况和更改GPU状态。所以,在Linux系统中,如果你想使用nvidia-smi命令,首先需要安装NVIDIA驱动程序,并确保已经正确配置了环境变量。一旦安装和配置完成,你就可以在终端中运行nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况了。引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [nvidia-smi不是内部或外部命令,也不是可运行的程序](https://blog.csdn.net/ye13213/article/details/130652463)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [nvidia-smi.exe nvidia-smi.exe](https://download.csdn.net/download/BDawn/80765979)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [‘nvidia-smi‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件](https://blog.csdn.net/weixin_52492249/article/details/125434137)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
nvidia-smi不是内部命令,但是nvcc-V可以正常运行
原因可能是因为你的操作系统环境变量没有正确配置。`nvidia-smi` 是 NVIDIA 显卡的驱动程序中的一个工具,用于查看显卡的使用情况。而 `nvcc` 则是 NVIDIA CUDA 编译器的命令,用于编译 CUDA 程序。在安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 工具包时,系统环境变量需要正确配置,才能让操作系统识别并调用这些工具。
你可以检查一下环境变量中是否添加了 `nvidia-smi` 的路径。如果没有,可以手动将其添加到环境变量中。另外,如果 `nvcc` 可以正常运行,说明 CUDA 工具包的环境变量已经正确配置,可以正常编译 CUDA 程序。