情况：服务器正正常使用，突然用来监控GPU使用的“nvidia-smi”突然不能正常显示，并报错“Failed to initialize NVML Driver/library version mismatch”。但是与此同时，服务器的GPU仍在正常运行。 问题：这个问题虽然不会影响GPU的运行，但是无法监督当前GPU的使用情况，使用不方便。 解决：重启大法好

提示：1、不是必须使用本命令，请不要删除现有NVIDIA驱动操作； 2、下面的图片可以忽略不看，仅仅是举例，对着代码傻瓜式操作即可。 一：问题描述二：查看kernel和驱动的版本是否匹配三：删除现有显卡驱动，目标让其与内核版本一致四：安装过程五：查看结果 一：问题描述 刚开始学习GUP教程，书本上说在命令行执行命令nvidia-smi可以管理和监控GPU设备，并允许查询和修改设备

最近GPT比较火，开始折腾了一下gpu,用来跑项目： https://github.com/OpenTalker/SadTalker 今天运行程序突然发现用不了，经排查应该是由于NVIDIA内核驱动版本与系统驱动版本不一致导致的。 下面简单总结了这个错误的解决方案。 问题复现 查看系统驱动日志 cat /var/log/dpkg.log | grep nvidia ## 问题原因分析 NV

参考资料 Docker 中无法使用 GPU 时该怎么办（无法初始化 NVML：未知错误） SOLVED Docker with GPU: “Failed to initialize NVML: Unknown Error” 解决方案需要的条件: 需要在服务器上docker的admin list之中. 不需要服务器整体的admin权限. 我在创建docker的时候向管理员申请了把握加到docker

在Docker中运行报错： Traceback (most recent call last):File "/opt/conda/envs/rapids/lib/python3.8/site-packages/pynvml/nvml.py", line 782, in _nvmlGetFunctionPointer_nvmlGetFunctionPointer_cache[name] = get

在Docker中运行报错： Traceback (most recent call last):File "/opt/conda/envs/rapids/lib/python3.8/site-packages/pynvml/nvml.py", line 782, in _nvmlGetFunctionPointer_nvmlGetFunctionPointer_cache[name] = get

问题： 使用nvidia-smi命令查看显卡状态时，出现错误： Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 而使用nvcc -V查看cuda版本时，显示正常 分析解决： 从现象看是cuda正常，但与之匹配的显卡驱动版本变了，导致出现不匹配问题。 个人简单粗暴的做法是重新下载当前cuda版本的安装包，只安装驱