针对Alibaba Cloud Linux 3系统的GPU计算型实例，如果创建实例时未自动安装NVIDIA Tesla驱动，通过手动方式安装该驱动时，需要您先下载软件包，然后编译安装并配置CUDA等组件，操作比较繁琐，而采用YUM方式可以快速安装NVIDIA Tesla驱动及相关组件（例如CUDA、PyTorch以及TensorFlow等），可以更快更好地发挥GPU的高性能计算能力，或提供更流畅的图形显示效果。
龙蜥社区在Anolis OS上提供了AI相关组件，Alibaba Cloud Linux 3是从Anolis 8系统基础上发展出来的，其与Anolis 8兼容，因此可以直接在Alibaba Cloud Linux 3安装Anolis 8的软件包（例如NVIDIA Tesla驱动、CUDA、PyTorch以及TensorFlow等），更多信息，请参见OpenAnolis龙蜥社区。其中，通过本文安装的NVIDIA Tesla驱动版本为525.105.17、CUDA版本为11.4，PyTorch版本为1.10.1、TensorFlow版本为2.5.0。
准备工作
本文仅适用于Alibaba Cloud Linux 3操作系统的GPU计算型实例，且创建该实例时未同步自动安装NVIDIA Tesla驱动，更多信息，请参见GPU计算型。
安装NVIDIA Tesla驱动前，请先准备GPU实例，然后配置epao仓库便于获取更多软件包，并为当前操作系统的内核安装kernel-devel包。具体操作如下：
创建GPU实例。
本文以GPU计算型实例gn6i为例，该实例的操作系统为Alibaba Cloud Linux 3，且未安装NVIDIA Tesla驱动。具体操作，请参见创建GPU实例。
远程连接GPU实例。
具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。
执行以下命令，配置epao仓库以获取更多软件包。
sudo yum install -y anolis-epao-release执行以下命令，确认当前操作系统内核的kernel-devel包是否已安装。
sudo rpm -qa | grep kernel-devel显示结果如下图所示时，表示操作系统内核的kernel-devel包已安装，则操作结束。
否则执行kernel-devel包的安装操作。
执行
uname -r命令，查看当前操作系统的内核版本。
执行以下命令，安装当前操作系统内核的kernel-devel包。
本示例以内核版本号为
5.10.134-16.3.al8.x86_64为例，请替换为您实际使用的内核版本号。sudo yum install -y kernel-devel-5.10.134-16.3.al8.x86_64
操作步骤
在安装NVIDIA Tesla驱动时，通常会同时安装CUDA、PyTorch 和TensorFlow组件，该组件都是用于加速深度学习和机器学习任务的工具。
执行以下命令，安装NVIDIA Tesla驱动。
sudo yum install -y nvidia-driver nvidia-driver-cuda
安装CUDA Toolkit。
执行以下命令，安装CUDA Toolkit。
sudo yum install -y cuda执行
ll /usr/local命令，查看CUDA Toolkit版本。
执行以下命令，安装PyTorch。
sudo yum install -y pytorch
执行以下命令，安装TensorFlow。
sudo yum install -y tensorflow
测试验证
检查版本
执行
nvidia-smi命令，如果驱动及组件已成功安装，则可以查看已安装的NVIDIA Tesla驱动版本。
测试CUDA
执行
cd命令，进入测试样例目录。在目录
/usr/local/cuda-11.4/extras/demo_suite/中存在一些测试样例程序，例如CUDA示例程序deviceQuery。
执行
sudo ./deviceQuery命令，查看CUDA的相关信息。例如纹理内存、常量内存、共享内存等信息。
