nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool,它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本。它不知道安装了什么版本的GPU driver,甚至不知道是否安装了GPU driver。 综上,如果driver API和runtime API的CUDA版本不一致可能是因为你使用的是单独的GPU driver installer,而不是CUDA Toolkit installer里的GPU d...
在安装了 CUDA Toolkit(PyTorch)后,只要系统上存在与当前的 CUDA Toolkit 所兼容的 CUDA Driver(CUDA 驱动程序),则已经编译好的 CUDA 相关的程序就可以直接运行,不需要重新进行编译过程。如需要为 PyTorch 框架添加 CUDA 相关的拓展时(Custom C++ and CUDA Extensions),需要对编写的 CUDA 相关的程序进行编译等操作,...
CUDA Driver和CUDA Toolkit的对应版本 每个版本的CUDA Toolkit 都对应一个最低版本的CUDA Driver,也就是说如果我们安装的CUDA Driver版本比官方推荐的还低,那么很可能会无法正常运行。 我们安装的CUDA Driver即显卡驱动版本,可以高于CUDA Toolkit 指定的版本,是能正常使用的。 比如:在安装TensorFlow2.1过程中,需要安装CU...
CUDA Toolkit v12.8.0 CUDA Driver API 1. Difference between the driver and runtime APIs 2. API synchronization behavior 3. Stream synchronization behavior 4. Graph object thread safety 5. Rules for version mixing 6. Modules 6.1. Data types used by CUDA driver 6.2. Error Handling ...
用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi就属于这一类API。 用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。(CUDA Toolkit Installer有时可能会集成了GPU driver Installer)。nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver...
目前(2019年10月)的CUDA Toolkit和CUDA Driver版本的对应情况如下: nvcc&nvidia-smi nvcc 这个在前面已经介绍了,nvcc其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,类似于gcc就是c语言的编译器。由于程序是要经过编译器编程成可执行的二进制文件,而cuda程序有两种代码,一种是运行在cpu上的host代码,一...
CUDA主要有两个API:runtime API、driver API 用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。 用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。 nvidia-smi属于driver API、nvcc属于runtime API。
我们安装的CUDA Driver即显卡驱动版本,可以高于CUDA Toolkit 指定的版本,是能正常使用的。 比如:在安装TensorFlow2.1过程中,需要安装CUDATOOLKIT=10.1,那么我们在windows中的显卡驱动版本应该大于等于418.96; 在Linux中的显卡驱动版本应该大于等于418.39。所以电脑中的GTX950显卡,安装了445.87版本的显卡驱动(445.87>=418.39)...
显卡,显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么? - 知乎 (zhihu.com) GPU型号含义 显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的。 显卡驱动:很明显就是字面意思,通常指NVIDIA Driver,其实它就是一个驱动软件,而前面...
不同cuda的切换:虽然conda能够自己安装cuda toolkit,但是如果是通过set_up()程序来配置环境的时候,使用的是conda外部的,即自己手动安装的cuda toolkit来进行编译的,这个时候还是需要手动安装cuda toolkit的。对于一张显卡,只能安装一个CUDA Driver,一个CUDA Driver可以在系统中安装多个CUDA Toolkit,比如cuda-117\cuda-12...