centos7 GPU云服务器安装的相关内容

阿里云文档 2026-06-11

手动安装CUDA

如果您想要在GPU云服务器上进行GPU加速计算任务（例如科学计算或大规模并行计算等），则需要安装CUDA开发运行环境。CUDA提供了一整套工具和库，可以帮助您进行GPU加速的程序开发，以充分发挥NVIDIA GPU的计算潜力，提高计算性能和加速运行效率。本文为您介绍如何手动安装CUDA。

阿里云文档 2026-05-25

更换GPU实例的操作系统时如何取消自动安装GPU（Tesla）驱动功能

创建GPU实例时，选择镜像后并同时选择了安装GPU驱动选项，则创建实例后会自动安装GPU（Tesla）驱动。如果因某种原因（例如当前使用的操作系统不能满足业务需求），您需要更换该GPU实例的操作系统，则同时也需要取消自动安装Tesla驱动功能，单独手动安装适配新操作系统的Tesla驱动，确保正常使用GPU实例的高性能特性。

阿里云文档 2026-05-11

创建GPU实例时自动安装或加载Tesla驱动

针对通用计算场景或图形加速场景，您可以在创建GPU实例时自动安装或加载Tesla驱动，也可以在创建GPU实例后手动安装Tesla驱动，配备了驱动的GPU实例才能提供更好的计算性能和图形渲染能力。本文介绍如何在创建GPU实例时自动安装或加载Tesla驱动。

阿里云文档 2026-04-24

使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境

在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。

阿里云文档 2026-04-24

安装并使用DeepGPU-LLM进行大语言模型的推理服务

在处理大语言模型（LLM）任务中，您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或千问Qwen模型）在GPU上的高性能推理优化功能。

文章 2021-12-07 来自：开发者社区

Amber16和AmberTools16在CentOS 7下GPU加速版的安装

AMBER分子动力学程序包是由加州圣弗兰西斯科大学(University of California San Francisco,UCSF)的Peter A Kollman和其同事编写的，程序很全，大约包含60多个程序，相互协调工作。现在已经发展到版本17。AMBER功能涵盖种类非常多的生物分子，包括蛋白、核算以及药物小分子。硬件环境：硬件环境：编译依赖编译安装Amber16和AmberTool....

文章 2021-12-07 来自：开发者社区

Gromacs 5.1.4 在CentOS7下GPU加速版的安装

GROMACS是一个用于分子动力学模拟和能量最小化的计算引擎. 分子动力学模拟和能量最小化是计算化学和分子建模领域众多技术中的两种. 计算化学是计算技术在化学中应用, 涉及范围从分子的量子力学到复杂大分子聚集体的动力学. 分子建模是用实际的原子模型描述复杂化学体系的一般方法, 其目的是以原子尺度的详细知识为基础, 理解和预测物质的宏观性质. 通常, 分子建模被用于设计新的材料, 因为在这过程....