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1、问题描述

• 戴尔 Precision Tower 7810 工作站 Windows 10 系统安装 Tesla K20c 和 Quadro K620 双显卡，想让 Quadro K620 尽负责显示，Tesla K20c 只负责计算，但查查看 Window 10 的【设备管理器】时发现 Tesla K20c 显卡设备出现叹号，查看属性，提示如下信息

“该设备无法启动。 (代码 10) 系统资源不够，无法完成 API。”
# 对应的英文是：
“This device cannot start. (Code 10) Insufficient system resources exist to complete the API.”

2、原因分析

• 可能是 Tesla K20c 必须优先使用 8pin 辅助供电，显卡如果检测不到 8pin 辅助供电接口的信号就不会正常工作，这里出现这个问题的原因就是电脑只提供 6pin 供电口，所以就顺手插在了 6pin 供电接口上，所以它不能正常运行了

3、解决的方法

• 首先，使用购买显卡包装盒中附赠（没有的话就自行购买）的 6pin 转 8pin 的转接线，给显卡的 8pin 辅助供电接口供电

• 然后，在 NVIDIA 官网驱动下载 Tesla K20c 的 Windows 10 驱动，重新安装驱动程序

• 注意：虽然使用 Quadro K620 提供显示，在给 Tesla K20c 安装驱动时也会闪屏几次；同时也需要注意安装驱动的过程中要及时查看并允许 360 等软件的权限弹出窗口，不然这些软件可能自动禁止相关权限导致安装失败

4、显卡驱动检查与测试

• 在“设备管理器”中检查 Tesla K20c 的驱动是否安装成功
  右击“我的电脑” --> 属性 --> 设备管理器，或者运行 devmgmt.msc
  

• CUDA 测试

nvidia-smi

（提示：如果在 Windows 的 cmd 或 PowerShell 中输入该命令，提示没有，则将 如下路径添加到系统 PATH 环境变量中，然后重新打开 cmd 或 PowerShell 再次运行即可，或者 cd 到给目录下运行该命令也可以）

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI

可以看到 Quardo K620 的供电模式是：WDDM（Windows Display Driver Model，用于显示和计算），而 Tesla K20c 的供电模式是 TCC（Tesla Compute Cluster，完全用于计算）

• PyTorch 测试

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.device_count()
2
>>> x = torch.randn(2,3)
>>> y = torch.randn(2,3)
>>> x_gpu = x.cuda(1)
>>> y_gpu = y.cuda(1)
>>> x_gpu + y_gpu
tensor([[-1.9919,  3.0866,  0.3650],
        [-2.0140, -1.2854,  1.7625]], device='cuda:1')

CUDA 算力比较

CUDA-Z 查看 Tesla K20c 和 Quadro K620 的算力

• Tesla K20c：3.5
  

• Quadro K620：5.0
  

虽然 Tesla K20c 的算力只有 3.5，而 Quadro K620 的算力是 5.0，但是并能只通过 CUDA 算力来评价一块显卡，不然 Tesla K20c 也不可能比 Quadro K620 贵那么多

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