1. 安装驱动 1.1 查看系统是否识别显卡 1 2 3 4 lspci | grep -i vga 03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [TITAN X] (rev a1) 0a:00.0 VGA compatible controller: Matrox Electronics Systems Ltd. G200eR2 (rev 01) 识别出显卡为 NVIDIA 的 TITAN X。 1.2 禁用 nouveau 1 lsmod | grep nouveau 如果有输出，说明 nouveau 已经加载，需要禁用。如果没有输出，则可以跳过此操作。 Ubuntu 系统 关闭自动更新 1 sed -i.bak 's/1/0/' /etc/apt/apt.conf.d/10periodic 编辑配置

1. 运行 Stable Diffusion 推荐配置 内存: 不低于 16 GB DDR4 或 DDR5 存储: 不低于 10 GB 可用空间 GPU: 不低于 6 GB 显存 N 卡 如果硬件达不到要求，也可以使用各种优化 fork 兼容更低配置的硬件，但生成时间会增长。 当前的开发主机配置为: 2.9 GHz 8-Core Intel Core i7 16 GB 2666 MHz DDR4 250 GB SSD 由于没有 GPU，生成图片时，

前面写过一篇文档，如何在 CentOS 安装 GPU 驱动 ，这篇就来看看怎么利用 Docker 运行 Tensorflow 。 1. 检查当前 CPU 支持的 Tensorflow 版本 在不支持 AVX 指令的 CPU 上，运行 Tensorflow > 1.15 版本时，会报错，Illegal instruction (core dumped)。 执行检测命令： 1 2 3 cat /proc/cpuinfo | grep avx flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat

以 CentOS 7.7，Tesla P100 GPU 为例。 1. 基础环境准备 安装 lspci 命令 1 yum install -y pciutils 检查 GPU 是否支持 CUDA 1 2 3 lspci | grep -i nvidia 00:09.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP100GL [Tesla P100 PCIe 12GB] (rev a1) 支持 CUDA 的 GPU 列表：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 检查系统是否支持 CUDA 1 2 3 4