虚拟机装gpu驱动(微软虚拟机怎么安装驱动)

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一、英伟达显卡虚拟化vGPU实践指南NVIDIA显卡虚拟化在讨论vGPU实践的过程中，我们首先要清楚地了解GPU选择的重要性。NVIDIA的虚拟GPU产品包括GRIDVirtualPC(GRIDvPC)、GRIDVirtualApplication(GRIDvApp)和Quadro虚拟数据中心工作站(QuadrovDWS)。选择GPU时，请访问NVIDIA官网获取详细的产品列表和对比信息。特别是，应该根据自己的实际需求和物理机配置来选择适合祥泰的GPU型号。
安装GPU驱动程序时，您可以直接运行NVIDIA提供的特定于您的虚拟化环境的驱动程序文件，例如NVIDIA-Linux-x86_。该驱动程序确保物理GPU可以支持vGPU功能。
物理GPU和虚拟机之间的交互涉及一系列步骤。首先，使用命令“lspci-d10de:”查找GPU信息。如果您的GPU绑定到vfio-pci内核模块，则必须取消绑定vfio-pci并将其绑定到nvidia内核模块才能启用vGPU功能。
查看GPU信息后，可以使用`lspci|grepNVID`命令查询其BDF（BusDeviceFunction）标识符。接下来，根据您的GPU型号查找支持的vGPU类型。此信息通常可以在相应的产品文档中找到，例如。
要创建vGPU，您需要使用“uuidgen”生成唯一的UUID并将其写入相应的系统目录。通过查看目录“/sys/bus/mdev/devices”中的新条目来验证创建是否成功。
如果要在qemu虚拟机中使用vGPU，请配置参数“-devicevfio-pci,sysfsdev=/sys/bus/mdev/devices/BUILDING-UUID-HERE-uuidYOUR-UUID”有需要。。虚拟机内的驱动程序安装通常与物理GPU模型相匹配。例如，对于Windows系统，可能会使用xxxx_grid_win10_server2016_server2019_64bit_等安装程序。
使用vGPU后，请检查虚拟机与授权服务器之间的网络连通性，以便每次启动时都能连接到授权服务器进行验证。如果需要删除vGPU，可以使用系统目录中的“echo1>REMOVE_UUID_HERE/remove”命令来执行此操作。
最后，如果您是vGPU用户，请在评论区分享您的经验，讨论各种现实问题和解决方案。我们希望上述指南能够帮助您在实践中正确配置和使用NVIDIAvGPU。

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二、CentOSDockerNVIDIA环境离线安装

本文详细介绍了在CentOS7.9系统中安装离线Docker和NVIDIA环境以执行GPU相关模型训练和推理任务的步骤。具体操作如下：

首先确认系统环境：

操作系统：CentOS7.9
Docker版本：20.10.9
NVIDIA显卡型号：RTX3090
NVIDIA驱动版本：526.86

接下来，下载并安装Docker：

前往Docker官网下载页面（下载站地址省略）获取Docker兼容CentOS7.9的安装包。
执行安装脚本，确认Docker启动完成，并检查日志信息，确保安装正确。

然后安装nvidia-docker-runtime以启用GPU支持：

nvidia-docker-runtime作用：它允许NVIDIAGPU在Docker容器内用于模型训练和推理。
安装后，如果不安装该组件，创建的容器将无法识别和使用NVIDIA显卡资源，执行相关GPU指令（如nvidia-smi）也达不到预期效果。

不同版本的Docker安装方法不同：

在Docker19.x之前的版本，需要下载并安装使用nvidia-docker2启动容器，通过指定--runtime=nvidia或添加--gpus参数实现GPU命令支持。
Docker19.x及以上版本简化配置只需在创建容器时添加--gpusall参数即可启用所有GPU资源或指定特定GPU卡号。

接下来，安装离线nvidia-container-runtime依赖包：

在CentOS7.x虚拟机上有Internet访问下载nvidia-container-runtime离线安装包。
将下载的包复制到离线GPU服务器，并执行相应的安装脚本进行安装，确保所有依赖包安装正确。

至此，CentOSDockerNVIDIA环境离线安装完成。下面将介绍如何离线制作并安装Docker镜像，以进一步完善架构搭建。环境。