https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal 大步走,一路向前,一路欢歌。
微软的官网直接访问速度很慢,可是把网站的后缀.com改成.cn后速度不就很快了么。 基于以上灵感,我就将https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit里面的.com改成了.cn 很快便看到了久别重逢的下载界面,是不是有点兴奋啊 3、WSL版本的Nvida路径也通过这个方法实现快速访问(https://developer.download.nvidia.cn/com...
target_os=Linux,官方的是9.1最新版,历史版本在Legacy Releases下,点击进入选择CUDA Toolkit 8.0 GA1下载。(至于为什么不安装最新的版本,是因为9.1版本要求驱动版本至少是390的(please ensure that you have the latest NVIDIA driver R390 installed. The latest NVIDIA R390 driver is available at: www.nvidia.com...
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使用官网的链接下载,命令如下图。 死活下载不下来,下载下来的文件只有6kb大小。 解决方法:使用迅雷下载。 复制wegt后面的网址,例如 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_install…
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1)CUDA9.0要求GCC版本是5.x或者6.x,其他版本不可以,需要自己进行配置,通过以下命令才对GCC版本进行修改。 #版本安装 sudo apt-get install gcc-5 sudo apt-get install g++-5 1. 2. 3. 2)设置默认的gcc版本 (可选)查看当前版本,不出意外的话会返回Ubuntu 18.04自带的7.3.0这个版本号,现在使用gcc命令编译...
最近做text to image相关研究,又来搞torch和cuda了,之前是直接用conda装的,用conda算是比较简单的了,这次尝试手动安装。 手动安装步骤: 1.先看项目的pytorch版本要求,然后到pytorch官网看torch和cuda和系统匹配的版本https://pytorch.org/get-started/locally/ ...
CUDA笔记 写在前面: 这是cuda官网上cuda programming basice的笔记,cuda环境的搭建在win下只需要安装vs2013+cuda 工具包就可以了,linux下安装工具包后需要再安装gcc等编译环境并配置环境变量,mac类似linux,只不过编译环境可以直接使用xcode。 一、编译 物理运行方式: ...
二、安装CUDA 1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.6,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。 操作:单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机...