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在GPU计算型实例中手动安装Tesla驱动（Linux）

2025-06-11 访问量：1001

在深度学习、AI等通用计算业务场景或者OpenGL、Direct3D、云游戏等图形加速场景下，安装了Tesla驱动的GPU才可以发挥高性能计算能力，或提供更流畅的图形显示效果。如果您在创建GPU计算型实例（Linux）时未同时安装Tesla驱动，则需要在创建GPU实例后，单独手动安装Tesla驱动（Linux）。本文为您介绍如何为Linux系统的GPU计算型实例手动安装Tesla驱动。

说明

如果GPU实例为Alibaba Cloud Linux 3操作系统的GPU计算型实例，且在创建实例时未同步自动安装Tesla驱动，则您也可以通过YUM方式安装该驱动，具体操作，请参见通过YUM方式快速安装NVIDIA Tesla驱动（Alibaba Cloud Linux 3）。

操作步骤

本文适用于所有Linux系统的GPU计算型实例，更多信息，请参见GPU计算型（gn/ebm/scc系列）。在该实例上仅支持安装与其操作系统一致的Tesla驱动，即Linux系统GPU实例支持安装Tesla驱动（Linux）。

步骤一：下载NVIDIA Tesla驱动

访问NVIDIA驱动下载页面。
说明
关于安装和配置NVIDIA驱动程序的更多信息，请参见NVIDIA Driver Installation Quickstart Guide。

设置搜索条件后，单击查找选择适用的驱动程序。

Tesla驱动.jpg

设置项说明如下所示：

设置项	说明	示例
	根据实例规格配备的GPU选择对应的产品类别、产品系列和产品家族。说明关于如何查看GPU实例的详细信息（实例ID、实例规格以及操作系统等），具体操作，请参见查看实例信息。
操作系统	根据实例使用的镜像选择对应的Linux操作系统版本。	Linux 64-bit
CUDA工具包版本	选择CUDA Toolkit版本。	11.4
语言	选择驱动对应的语言。	Chinese (Simplified)

部分GPU计算型规格的GPU信息，以及支持的驱动版本和CUDA版本

信息项	gn8v	gn8is	gn7e	gn7i	gn7	gn6e	gn6i	gn6v	gn5i	gn5
产品类型	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla	Data Center / Tesla
产品系列	H-Series	L-Series	A-Series	A-Series	A-Series	V-Series	T-Series	V-Series	P-Series	P-Series
推荐的Tesla驱动版本	550.90.07或更高版本		450.80.02或更高版本	460.73.01 或更高版本	450.80.02 或更高版本	410.79或更高版本
推荐的CUDA Toolkit版本	CUDA Toolkit 12.4 Update 1		CUDA Toolkit 11.0 Update 1	CUDA Toolkit 11.2	CUDA Toolkit 11.0 Update 1	CUDA Toolkit 10.1 Update 2

说明

上表中仅列出部分常用GPU计算型实例规格的GPU信息，具有相同GPU卡的实例，对应的GPU信息（产品类型、产品系列和产品家族）相同。例如，ebmgn7i与gn7i的GPU卡都为NVIDIA A10，所以这两个实例对应的产品类型、产品系列和产品家族相同。
手动安装Tesla驱动和CUDA包时，必须确保驱动版本和CUDA包版本的兼容性。更多信息，请参见CUDA兼容性。
Data Center / Tesla
A-Series
NVIDIA A10
产品类别
产品系列
产品家族

在搜索到的驱动页面，单击展开查看更多版本。
找到待下载的驱动，单击对应驱动后的查看。
例如，选择驱动版本为470.161.03、CUDA工具包版本为11.4的Data Center Driver for Linux x64。
在待下载驱动的详情页面，右键单击下载并选择复制链接地址。
远程连接Linux系统的GPU实例。
具体操作，请参见使用Workbench工具以SSH协议登录Linux实例。
执行以下命令，下载驱动安装包。
命令示例中的驱动下载地址为您在步骤5中获取的驱动下载链接。
```
wget --referer=https://www.nvidia.cn/ https://cn.download.nvidia.com/tesla/470.161.03/NVIDIA-Linux-x86_64-470.161.03.run
```

步骤二：安装NVIDIA Tesla驱动

不同操作系统实例，安装Tesla驱动的方法有所不同，具体操作如下所示。

CentOS操作系统

Ubuntu等其他操作系统

执行以下命令，查询GPU实例中是否安装kernel-devel和kernel-headers包。
```
sudo rpm  -qa | grep $(uname -r)
```

如果回显类似如下信息，即包含了kernel-devel和kernel-headers包的版本信息，表示已安装。

kernel-3.10.0-1062.18.1.el7.x86_64
kernel-devel-3.10.0-1062.18.1.el7.x86_64
kernel-headers-3.10.0-1062.18.1.el7.x86_64

如果在回显信息中，您没有找到kernel-devel-*和kernel-headers-*内容，您需要自行下载并安装kernel对应版本的kernel-devel和kernel-headers包。
重要
kernel-devel和kernel版本不一致会导致在安装driver rpm过程中driver编译出错。因此，请您确认回显信息中kernel-*的版本号后，再下载对应版本的kernel-devel。在示例回显信息中，kernel的版本号为3.10.0-1062.18.1.el7.x86_64。

授权并安装Tesla驱动。
以操作系统是Linux 64-bit的驱动为例，推荐您使用.run形式的Tesla驱动，例如：NVIDIA-Linux-x86_64-xxxx.run。分别执行以下命令，授权并安装Tesla驱动。
说明
如果您使用的是.deb或.rpm等其他形式的Tesla驱动，具体安装方法，请参见NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux。
```
sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxxx.run
```
```
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-xxxx.run
```
执行以下命令，查看Tesla驱动是否安装成功。
```
nvidia-smi
```
回显信息类似如下所示，表示Tesla驱动安装成功。
（可选）通过NVIDIA Persistence Daemon方式开启Persistence-M属性。
Tesla驱动安装完成后，Persistence-M默认为关闭（off）状态，Tesla驱动在开启Persistence-M属性状态下性能更稳定。为了业务更稳定地进行，建议您通过NVIDIA Persistence Daemon方式开启Persistence-M属性。更多信息，请参见Persistence Daemon。
说明

Persistence-M（即Persistence Mode）是用户可设置的驱动程序属性术语，该属性可以使目标GPU保持初始化状态。
通过nvidia-smi -pm 1开启Persistence-M属性，会导致实例重启后失效等问题，更多信息，请参见重启GPU实例后导致Persistence Mode属性开启失效，同时ECC状态或MIG功能设置也失败。推荐您通过NVIDIA Persistence Daemon方式开启Persistence-M属性。

执行以下命令，运行NVIDIA Persistence Daemon。

sudo nvidia-persistenced --user username 
# username为您的用户名。

执行以下命令，查看Persistence-M属性状态。
```
nvidia-smi
```
回显信息类似如下所示，表示Persistence-M为开启（on）状态。

（可选）重启系统后开启Persistence-M属性。
如果系统重启，则会导致Persistence-M开启（on）状态失效，您可以按照以下操作重新开启Persistence-M属性。
通过安装Tesla驱动安装包，将NVIDIA提供的安装脚本（例如示例脚本和安装程序脚本）安装到/usr/share/doc/NVIDIA_GLX-1.0/samples/nvidia-persistenced-init.tar.bz2路径下。

执行以下命令，解压并安装NVIDIA提供的安装脚本。

cd  /usr/share/doc/NVIDIA_GLX-1.0/samples/
sudo tar xf nvidia-persistenced-init.tar.bz2
cd  nvidia-persistenced-init
sudo sh install.sh

执行以下命令，查看NVIDIA Persistence Daemon是否正常运行。
```
sudo systemctl status nvidia-persistenced
```
回显信息类似如下所示，表示NVIDIA Persistence Daemon正常运行。
说明
您可以根据您的操作系统适配NVIDIA Persistence Daemon安装脚本以保证其正常工作。
执行以下命令，再次确认Persistence-M属性为开启（on）状态。
```
nvidia-smi
```
（可选）执行以下命令，关闭NVIDIA Persistence Daemon。
如果目前无需运行NVIDIA Persistence Daemon，您可以选择关闭NVIDIA Persistence Daemon。
```
sudo systemctl stop nvidia-persistenced
sudo systemctl disable nvidia-persistenced
```

（条件必选）如果您的GPU实例规格族为ebmgn8v、ebmgn7、ebmgn7e、ebmgn7ex或sccgn7ex时，安装与驱动版本对应的nvidia-fabricmanager服务。
重要

源码方式
安装包方式

CentOS 7.x

driver_version=460.91.03
sudo yum -y install yum-utils
sudo yum-config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo
sudo yum install -y nvidia-fabric-manager-${driver_version}-1

CentOS 8.x

driver_version=460.91.03
driver_version_main=$(echo $driver_version | awk -F '.' '{print $1}')
distribution=rhel8
ARCH=$( /bin/arch )
sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distribution/${ARCH}/cuda-$distribution.repo
sudo dnf module enable -y nvidia-driver:${driver_version_main}
sudo dnf install -y nvidia-fabric-manager-0:${driver_version}-1