Вопрос или проблема
Я следовал инструкциям из https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-8-0-local-ga2-8.0.61-1.x86_64-rpm
sudo yum clean all
sudo yum install cuda
Теперь я получаю эту ошибку на последнем этапе:
[jalal@goku GoodNews]$ sudo yum install cuda
[sudo] пароль для jalal:
Загруженные плагины: aliases, changelog, copr, fastestmirror, kabi, langpacks, nvidia, priorities, product-id, search-disabled-repos, subscription-
: manager, tmprepo, verify, versionlock
Эта система не зарегистрирована на сервере с правами. Вы можете использовать subscription-manager для регистрации.
Загрузка поддержки для Red Hat kernel ABI
Загрузка скоростей зеркал из кэшированного файла хоста
* centos-sclo-rh: centos.mirror.constant.com
* centos-sclo-sclo: mirror.lug.udel.edu
* remi-php70: repo1.ash.innoscale.net
* remi-php71: repo1.ash.innoscale.net
* remi-php73: repo1.ash.innoscale.net
* remi-safe: repo1.ash.innoscale.net
* webtatic: us-east.repo.webtatic.com
Atom/x86_64/signature | 833 B 00:00:00
Atom/x86_64/signature | 1.0 kB 00:00:00 !!!
WANdisco-git | 2.9 kB 00:00:00
adobe-linux-x86_64 | 2.9 kB 00:00:00
base | 3.6 kB 00:00:00
carlwgeorge-ripgrep | 3.3 kB 00:00:00
centos-sclo-rh | 3.0 kB 00:00:00
centos-sclo-sclo | 3.0 kB 00:00:00
code | 3.0 kB 00:00:00
cs | 2.9 kB 00:00:00
cuda-8-0-local-ga2 | 2.5 kB 00:00:00
docker-ce-stable | 3.5 kB 00:00:00
epel | 4.7 kB 00:00:00
extras | 2.9 kB 00:00:00
google-chrome | 1.3 kB 00:00:00
ius | 1.3 kB 00:00:00
jknife-ue4deps | 3.0 kB 00:00:00
libnvidia-container/x86_64/signature | 488 B 00:00:00
Получение ключа с https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey
libnvidia-container/x86_64/signature | 2.1 kB 00:00:00 !!!
https://nvidia.github.io/libnvidia-container/centos7/x86_64/repodata/repomd.xml: [Errno -1] невозможно проверить подпись repomd.xml для libnvidia-container
Попытка другого зеркала.
Одно из настроенных репозиториев не сработало (libnvidia-container),
и у yum недостаточно кэшированных данных для продолжения. На этом этапе единственное,
что может сделать yum — это завершиться с ошибкой. Существует несколько способов "исправить" это:
1. Свяжитесь с upstream для репозитория и заставьте их решить проблему.
2. Перенастройте baseurl и т.д. для репозитория, чтобы указать на работающий
upstream. Это наиболее актуально, если вы используете более новую
версию дистрибутива, чем поддерживается репозиторием (и пакеты для
предыдущей версии дистрибутива все еще работают).
3. Запустите команду с временно отключенным репозиторием
yum --disablerepo=libnvidia-container ...
4. Отключите репозиторий окончательно, чтобы yum не использовал его по умолчанию. Yum
просто проигнорирует репозиторий, пока вы не включите его снова
или не используете --enablerepo для временного использования:
yum-config-manager --disable libnvidia-container
или
subscription-manager repos --disable=libnvidia-container
5. Настройте сбойный репозиторий, чтобы его пропускали, если он недоступен.
Обратите внимание, что yum попытается обратиться к репозиторию. при выполнении большинства команд,
поэтому он будет вынужден пытаться и терпеть неудачи каждый раз (и, следовательно, yum будет значительно
медленнее). Однако, если это временная проблема, это часто является хорошим
компромиссом:
yum-config-manager --save --setopt=libnvidia-container.skip_if_unavailable=true
Ошибка: repodata/repomd.xml от libnvidia-container: [Errno 256] Больше нет зеркал для пробы.
https://nvidia.github.io/libnvidia-container/centos7/x86_64/repodata/repomd.xml: [Errno -1] невозможно проверить подпись repomd.xml для libnvidia-container
У меня есть следующее:
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Авторские права (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Собрано во вторник, 10 января 2017 года, 13:22:03 CST
Инструменты компиляции Cuda, выпуск 8.0, V8.0.61
$ lsb_release -a
Версия LSB: :core-4.1-amd64:core-4.1-noarch
Идентификатор дистрибьютора: CentOS
Описание: CentOS Linux release 7.8.2003 (Core)
Выпуск: 7.8.2003
Кодовое имя: Core
и две видеокарты 1080 Ti.
Попробуйте заменить ваш yum репозиторий на тот, который описан здесь:
https://nvidia.github.io/libnvidia-container/centos7/libnvidia-container.repo
Ответ или решение
Проблема, с которой вы столкнулись, связана с ошибкой в конфигурации репозитория libnvidia-container, что приводит к невозможности загрузить необходимые пакеты через yum. Ошибка [Errno 256] No more mirrors to try указывает на то, что доступные зеркала для данного репозитория не удается проверить, и, следовательно, содержимое не может быть установлено.
Чтобы исправить эту ошибку, выполните следующие шаги:
-
Обновите конфигурацию репозитория: Ваша текущая конфигурация репозитория может быть устаревшей. Вам следует заменить её на актуальную версию, которая находится по следующей ссылке:
https://nvidia.github.io/libnvidia-container/centos7/libnvidia-container.repo.Откройте терминал и выполните команду:
sudo tee /etc/yum.repos.d/libnvidia-container.repo <<EOF [libnvidia-container] name=libnvidia-container baseurl=https://nvidia.github.io/libnvidia-container/centos7/x86_64 gpgcheck=1 enabled=1 gpgkey=https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey EOF -
Очистите кэш
yum: После обновления конфигурации репозитория рекомендуется очистить кеш, чтобы избежать использования устаревших данных:sudo yum clean all -
Установите
libnvidia-container: Теперь вы можете попробовать снова установитьcuda. Но сначала попробуйте установитьlibnvidia-container, используя следующую команду:sudo yum install libnvidia-container -
Установка CUDA: После успешной установки
libnvidia-container, попробуйте снова установить CUDA:sudo yum install cuda -
Исключение репозитория (при необходимости): Если проблема сохраняется и вы хотите продолжить установку без
libnvidia-container, вы можете временно отключить этот репозиторий следующей командой:sudo yum --disablerepo=libnvidia-container install cudaОбратите внимание, что это может привести к отсутствию некоторых необходимых зависимостей, связанных с библиотеками NVIDIA.
При выполнении этих шагов вы должны успешно устранить ошибку и установить необходимые компоненты для CUDA на вашей системе. Если проблема продолжает возникать, рекомендуется проверить состояние репозиториев NVIDIA или обратиться к документации NVIDIA для получения дополнительной информации.