如果在创建实例时没有选择自动安装GPU驱动，您必须在创建后手动安装。本章节介绍如何为GPU实例手动安装GPU驱动。

背景信息

vgn6i和vgn5i只支持安装GRID驱动，本章节步骤不适用于vgn6i和vgn5i，GRID驱动安装方法请参见创建配备NVIDIA GPU的实例和在vgn6i和vgn5i实例中安装GRID驱动（Linux）。

操作步骤

  1. 进入NVIDIA官网。
  2. 手动查找适用的驱动程序。
    1. 根据实例规格配备的GPU选择产品类型、产品系列和产品家族。
      各GPU计算型规格的GPU信息如下表所示：
      信息项 gn4 gn5 gn5i gn6v gn6i
      产品类型 Tesla Tesla Tesla Tesla Tesla
      产品系列 M-Class P-Series P-Series V-Series T-Series
      产品家族 M40 Tesla P100 Tesla P4 Tesla V100 Tesla T4
    2. 根据实例使用的镜像选择的操作系统版本。
      如果实例使用Debian操作系统，选择Linux 64-bit。如果下拉列表中没有显示所需的操作系统，请单击下拉列表底部的选择所有操作系统。
    3. 选择CUDA Toolkit版本。
    4. 选择语言。
    5. 单击搜索。
  3. 确认驱动程序信息，然后单击下载。
    如果您为Linux实例安装GPU驱动，请不要关闭下载页面，安装GPU时需要参考下载页面中其他信息的安装步骤。
  4. 安装GPU驱动。
    • 为Linux实例安装GPU驱动：
      1. 下载并安装kernel对应版本的kernel-devel和kernel-header包。
        说明 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。您可以在实例中运行rpm –qa | grep kernel检测版本是否一致。确认版本后，再重新安装驱动。
      2. 运行命令sudo rpm -qa | grep $(uname -r)，确认已经下载并安装kernel-devel和kernel-header包。
        以CentOS 7.3为例，如果出现下方类似的版本信息，表示已经安装完成。 
        kernel-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64
kernel-headers-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64
kernel-tools-libs-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64
python-perf-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64
kernel-tools-3.10.0-514.26.2.el7.x86_64
      3. 按照驱动程序下载页中其他信息的步骤安装GPU驱动。
        以Linux 64-bit Ubuntu 14.04为例，其它信息中提示的步骤如下所示：
    • 为Windows实例安装GPU驱动：
      双击安装文件，按提示完成安装。
      说明 对于Windows系统，GPU驱动安装生效后，Windows自带的远程连接（RDP）协议不支持DirectX、OpenGL等相关应用。您需要自行安装VNC服务和客户端，或使用其它支持此类应用的协议，例如PCOIP、XenDesktop HDX 3D等。