方法1:使用nvcc --version或者nvcc -V nvcc是CUDA编译器驱动程序,使用nvcc命令可以显示CUDA版本。 nvcc --version 输出示例: nvcc:NVIDIA(R)Cudacompiler driver Copyright(c)2005-2024NVIDIACorporationBuilton Thu_Jun__6_02:18:23_PDT_2024Cudacompilation tools,release12.5,V12.5.82Buildcuda_12.5.r12.5/compil...
nvcc --version 任然显示cuda版本为11.7 5. 更改为用(run file)的方式进行安装: 必须先安装dkms apt-get install dkmsCUDA Toolkit 12.0 Downloads | NVIDIA Developer 最后一步安装时必须指定路径,以我安装的cuda12.0为例: sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run --toolkitpath=/usr/local/cuda-12.0 ...
1.nvcc支持OpenMP 书写makefile时,使用-fopenmp命令选项时会报nvcc fatal : Unknown option ‘fopenmp’错误。正确的编译选项是: 代码语言:javascript 复制 -Xcompiler-fopenmp 2.nvcc指定GPU计算能力 在内核中调用原子函数(例如atomicAdd)时,如果编译的时候出现”error: identifier “atomicAdd” is undefined”; 那么首...
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...
nvcc 显示的 CUDA 版本:nvcc --version 显示的是你实际安装的 CUDA 工具包(Toolkit)的版本。这是你用来编译 CUDA 应用程序的版本。 通常情况下,nvcc`显示的版本应该匹配或低于`nvidia-smi`显示的版本。原因是,nvcc 显示的是你在开发中使用的 CUDA 工具包版本,而 nvidia-smi 则是驱动程序支持的版本。因此,如果...
然后查看是否安装成功:运行cmd,键入nvcc --version或者nvcc -V,得到如下图所示的cuda版本信息: 输入:set cuda可以查看 CUDA 设置的环境变量: 以上操作都没有问题之后意味着安装成功! 4.下载cuDNN 进入官方下载网站:,需要注册一个官方账号下载cuDNN: 注册之后再进去得到如下图所示界面: ...
查看CUDA 版本 正确方法(亲测有效) 一、正确方法:打开cmd,输入 nvcc--version 二、错误方法: 1.cmd输入,以下 nvidia-smi 这个方法不对,这里的11.2 指的是可驱动的最高版本。下载CUDA的版本应低于11.2。 https://blog.csdn.net/baidu_30506559/article/details/121908428...
软链接重新生成后,使用 nvcc -V 命令可以查看当前的CUDA版本,如下所示: nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on Sun_Mar_21_19:15:46_PDT_2021 Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.58 ...
nvcc --version 显卡驱动和CUDA的关系[1]很多人可能会疑惑，nvidia-smi中有一个CUDA版本，而nvcc也显示...
在终端中执行以下命令来查看 CUDA 版本:nvcc --version 记下显示的 CUDA 版本号。例如,版本号可能类似于 11.1。 「确定 PyTorch 版本」: 使用以下 Python 代码来查看 PyTorch 的版本:import torchprint(torch.__version__) 记下显示的 PyTorch 版本号。例如,版本号可能类似于 1.8.1。