输入nvcc -V,这样就安装好了cuda了 复制extras的demo文件夹 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 1. 在cmd输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 1. 运行bandwidthTest.exe result=pass说明安装成功了 5.下载pytorch 进入...
输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite 1. 1 分别运行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe如果显示PASS则正常 bandwidthTest.exe: deviceQuery.exe:
配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到目录后需要直接输“bandwidthTest.exe”和“deviceQuery.exe”),应该得到下图: ——— 版权声明:本文为博主...
打开路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64 检查cupti64_101.dll是否存在。 3.3 cudnn 库 安装 下载cudnn 动态库 (需要先注册),选择 cuda 对应的 cudnn 版本。 将下载到的压缩包解压到 cuda 的安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1...
验证是否安装成功 cmd进入到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite,依次输入bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,如下图即安装成功
new_ld_path="${cuda_path}/lib64:${cuda_path}/extras/CUPTI/lib64" for p in "${ld_path_elements[@]}"; do if [[ ! ${p} =~ ^${INSTALL_FOLDER}/cuda ]]; then new_ld_path="${new_ld_path}:${p}" fi done # update environment variables ...
打开路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX\extras\CUPTI\lib64检查cupti64_XXX.dll是否存在。 下载cudnn安装包 接着我们继续下载 cudnn 库 https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey 它会叫你注册登录,你就注册登录即可。
打开Anaconda Powershell Prompt (Anacoda3),复制bin路径切换到CUDA文件夹下的bin目录下输入nvcc -V,若出现版本信息说明CUDA安装成功。再切换到extras下的demo目录下,输入其下的bandwidthTest.exe,若能正常运行,出现PASS,则安装成功。 2.安装pytorch 2.1下载pytorch ...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\extras\demo_suite 右键打开powershell,不是windows11的话就进cmd切到这个目录 分别执行:deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe这两个程序,查看结果是否为PASS既可 cmd可以直接输入文件名,powershell需要在前面加.\,用什么终端都无所谓 ...
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME 保存并关闭文件。然后,在终端执行source ~/.bashrc以应用更改。 验证CUDA安装是否成功:nvcc -V。如果显示CUDA版本信息,则表示安装成...