腾讯云服务器的显卡驱动 腾讯云 显卡

学生能去哪里租用便宜的gpu云服务器来进行深度学习计算？

其实你可以去腾讯云去租用GPU云服务器来进行深度学习计算。腾讯云 GPU 实例类型众多，应用广泛，不同的实例类型有不同的产品定位。用户可以根据自身的应用场景，结合性能、价格等因素，选择最符合业务需求的实例。

创新互联的客户来自各行各业，为了共同目标，我们在工作上密切配合，从创业型小企业到企事业单位，感谢他们对我们的要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。专业领域包括成都网站制作、成都网站建设、外贸营销网站建设、电商网站开发、微信营销、系统平台开发。

比如你要进行深度学习计算，建议使用腾讯云GN8/GN10X 实例。GN10Xp配备Tesla V100 NVLink 32GB GPU，具有强大的单精度浮点运算能力，并具备较大的 GPU 板载内存。最大实例规格配置8个 V100 ，80个 vGPU 和320GB主机内存，是深度学习训练的首选。

GN10Xp 最大实例规格具备125.6 TFLOPS 单精度浮点运算能力，支持 Tensor Core 加速，单卡搭载32GB显存，GPU 卡之间通过300GB/s的 NVLink 高速互连。强大的计算与数据吞吐能力大大缩短训练周期，使得复杂模型的快速迭代成为可能，人工智能相关业务得以把握先机。

腾讯云GPU云服务器，管理很简单GPU云服务器采用和云服务器CVM一致的管理方式，手中无需跳板机登录，简单易用。清晰的显卡驱动的安装、部署指引，免去高学习成本。而且节约成本，你无需预先采购、准备硬件资源，一次性购买，免除硬件更新带来的额外费用，有效降低基础设施建设投入。目前，腾讯云的GPU云服务器已全面毕型山支持包年包月计费和按量计租信费，你可以根据需要选择计费模式。

腾讯云服务器 可以装 cuda8.0 么

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。困兄 CUDA™ 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用 C 语言, C++ , FORTRAN 来为 CUDA™ 架构编写程序，所编写出的程序可以在支持 CUDA™ 的处理器上以超高性能运行。

GPU 云服务器采用 NVIDIA 显卡，需要安装 CUDA 开发运行环境。以目前最常用的 CUDA 7.5 为例，可参照以下步骤进行安装。

Linux 系统指引

登录 CUDA驱动下载 或复制链接 。

选择操作系统和安装包。以 CentOS 7.2 64 位为例，可按如下方式进行选择：

注意：

Installer Type 推荐选择 rpm（network）。

network：网络安装包，安装包较小，需要在主机内联网下载实际的安装包。

local：本地安装包。安装包较大，包含每一个下载安装组件的安装包。

右击【Download】-【复制链接地址】。

登录 GPU 实例，使用 wget 命令， 粘贴上述步骤复制的链接地址下载安装包；或通过在本侍竖地系统下载 CUDA 安装包， 上传到 GPU 实例的服务器。

在 CUDA 安装包所在目录下运行如下命令：

sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-7.5-18.x86_64.rpm

sudo yum clean all

sudo yum install cuda

在 /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录下，执行 make 命令，可以编译出 deviceQuery 程序。

执行 deviceQuery 正常显示如下设备信息，此刻认为 CUDA 安装正确。

Windows 系统指引

要在 Windows 实例上安装 CUDA ，请使用远程桌面以管理员的身份登录您的 Windows 实例。

在 CUDA 驱动官网 下载 CUDA 安装包。

选择操作系统和安装包。以 Win Server 2012 R2 64 位为例，可按如下方式进行选择:

启动安装程序，按提示进行安装，如果最后出现完成对话汪谈袭框，则安装成功。

云主机里边怎么安装显卡驱动，嗯，没了

云主机基本是不需要显卡驱动的。云主机都是虚拟出来的。没有安装显卡驱动的必要。安装了也是浪费自己主机资源，没有实际意返大义。难穗枝不成你用云主机处理图像，那还不如一个破个人计算机被。云主机目前没有解决显卡高可用性这块问题。如果你非要安装，那就像安装一个QQ一样操作就行了，找驱动，下一步，下一步，下一步，下漏族竖一步，............完成