要查看CUDA Runtime版本,你可以按照以下步骤操作: 打开命令行界面: 打开你的命令行工具,例如在Windows上可以使用CMD或PowerShell,在Linux或Mac上使用Terminal。 输入命令以查看CUDA Runtime版本: 在命令行中输入以下命令: bash nvcc --version 或者,如果你只想查看运行时库的版本,可以使用以下命令: ...
一般来说,驱动版本越新越好;而运行库版本,如果需要根据开源项目进行开发,则需要参考对方指定的CUDA版本,一般来说不要太高;但是注意一点,30系的显卡只能运行CUDA11以上版本。 三、Conda指令和NVIDIA安装包有何区别? 想要安装CUDA RUNTIME,有两种方式:1、在英伟达官网下载CUDA Toolkit Installer,借此安装;2、在Anaconda...
即驱动程序版本Driver Version: 470.223.02下安装Runtime CUDA的最高版本。 2 Runtime CUDA Runtime CUDA是 NVIDIA 封装的上层接口,几乎所有的应用程序,都是直接调用Runtime CUDA的API,而Runtime CUDA 内部调用 Driver 的接口。所以通常所说的CUDA都是指的Runtime CUDA(除非是驱动开发的人员)。 2.1 nvcc 因此nvcc...
driver api 向下兼容 runtime api,故保证nvidia-smi的版本>=nvcc --version的版本即可。 nvcc --version只知道它自身构建时的 CUDA runtime 版本,并不知道安装了什么版本的 GPU driver(甚至不知道是否安装了 driver);nvidia-smi只知道它自身构建时的 CUDA driver 版本,并不知道安装了什么版本的 GPU runtime(甚至...
linux查看cuda版本 1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi 1和3中显示的是11.3 2中显示的是10.1 CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本(如10.1和11.3等)。
我的python版本为python3.5。 解决办法: 将xrange( )函数全部换为range( )。 我的环境是3.6,GitHub项目上readme是3.x,哈哈,真是哩个大普,编写torchfile.py的脑子抽了??? pytorch-adain训练报错: 1.RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 3620, 16160, 6256, 3744) exited unexpectedly 解决方法:令num_...
其中的/usr/lib/cuda/version.txt和 /usr/share/doc/nvidia-cuda-toolkit/version.txt 内容是一样的,主要查看其它的版本。 提醒:还需要注意软链接问题 3.对于nvidia-smi CUDA 有两种API,分别是运行时API和驱动API,即所谓的Runtime API与Driver API。 nvidia-smi 的结果除了有 GPU 驱动版本型号,还有 CUDA Dri...
最后，nvidia-smi是一个工具，它除了显示GPU驱动版本，还会显示CUDA Driver API型号，而nvcc --version则对应CUDA Runtime API。两者信息可能不同，需要结合使用以确定正确的CUDA版本。综上所述，排查CUDA版本差异的关键在于理解每个工具查看的API类型，定位正确的执行文件，以及注意可能存在的软链接问题。
这个命令原本是用来查看显存占用情况的,但是也会附带显示cuda的版本信息,显示的效果如下图所示: 方法二使用效果 附:对于有些网友反馈说,两个方法显示结果不一致的情况,一开始我以为是cuda后续有更新导致的,不过有一篇博文解释了这个情况,据说是有驱动(driver)API版本和运行(runtime)API的区别,这位作者建议参考方法一...
于是我们带着新的cuda驱动版本重新杀回pytorch下载界面:选择最新的可用cuda runtime 版本,比如现在我的cuda driver升级到了11.7那么就可以在compute platform上选择:cuda 11.6的版本。 注意:尽可能选择高版本的cuda runtime,选择最新的,不要选择之前老旧版本的 ...