阿里云GPU云服务器操作指南-安装Teslala驱动-在GPU计算型实例中手动安装Tesla驱动（Linux）
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。
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
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访问NVIDIA驱动下载页面。
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。
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设置搜索条件后，单击查找选择适用的驱动程序。
设置项说明如下所示：
设置项
说明
示例
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产品类别
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产品系列
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产品家族
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。
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。
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Data Center / Tesla
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A-Series
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NVIDIA A10
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)
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在搜索到的驱动页面，单击展开查看更多版本。
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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。
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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。
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远程连接Linux系统的GPU实例。
具体操作，请参见使用Workbench终端连接登录Linux实例（SSH）。
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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。
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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。
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。
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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。
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.runsudo 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。
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（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。-
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。
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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。
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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。
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（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。
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。
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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
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（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。
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GPU实例规格族为ebmgn8v、ebmgn7、ebmgn7e、ebmgn7ex或sccgn7ex时，如果未安装与版本驱动对应的nvidia-fabricmanager服务，则您将无法正常使用GPU实例。
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GPU实例规格族不是ebmgn8v、ebmgn7、ebmgn7e、ebmgn7ex或sccgn7ex时，请跳过本步骤。
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安装nvidia-fabricmanager服务。
您可以通过源码或者安装包两种方式安装nvidia-fabricmanager服务，以下操作以CentOS 7.x和CentOS 8.x操作系统为例，驱动版本（driver_version）以460.91.03为例，命令示例如下。其中，
driver_version替换为步骤一：下载NVIDIA Tesla驱动中下载的驱动版本号。-
源码方式
- 安装包方式
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执行如下命令，启动nvidia-fabricmanager服务。
sudo systemctl enable nvidia-fabricmanager sudo systemctl start nvidia-fabricmanager-
执行如下命令，查看nvidia-fabricmanager服务是否安装成功。
systemctl status nvidia-fabricmanager回显信息如下所示，表示nvidia-fabricmanager服务安装成功。
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相关文档
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如果您购买了Windows系统的GPU计算型实例，则只能单独安装Tesla驱动来更好地应用于深度学习、AI等通用计算业务场景。具体操作，请参见在GPU计算型实例中手动安装Tesla驱动（Windows）。
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如果您需要在创建GPU实例时同时安装了Tesla驱动，具体操作，请参见创建GPU实例时自动安装或加载Tesla驱动。
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如果当前Tesla驱动因某种原因需要您卸载，具体操作，请参见卸载Tesla驱动。
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如果GPU实例中安装的驱动版本不适用于当前场景，或您安装了错误的驱动类型或版本导致GPU实例无法使用，您可以卸载当前驱动然后安装新的驱动或直接升级驱动。关于如何升级驱动的具体操作，请参见升级NVIDIA驱动。
