在安装CUDA后，通过执行`nvcc -v`命令来查看NVIDIA编译器版本时，如果遇到报错，可能的原因有以下几点：1. CUDA安装不完整或安装过程中出现问题，导致nvcc未能正确安装或配置。2. 系统环境变量未正确设置，导致无法找到nvcc路径。3. 显卡驱动不兼容或与CUDA版本不匹配，影响nvcc的正常运行。二、解决方案 ...
通常CUDA会安装在/usr/local/cuda目录下，但具体位置可能因安装方式而异。可以通过find或locate命令搜索nvcc来确定CUDA的安装路径。打开并编辑环境变量配置文件：使用文本编辑器打开用户的环境变量配置文件，通常是~/.bashrc。在文件末尾添加CUDA的安装路径：假设CUDA安装在/usr/local/cuda，需要在~/.bashrc文...
nvcc 属于CUDA的编译器,将程序编译成可执行的二进制文件,nvidia-smi 全称是 NVIDIA System Management Interface ,是一种命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。 CUDA有 runtime api 和 driver api,两者都有对应的CUDA版本, nvcc --version 显示的就是前者对应的CUDA版本,而 nvidia-smi显示的是后者对应...
使用nvcc -V命令可以查看CUDA的版本,如下所示为正常的输入、输出内容,可以看出通过nvcc -V命令,可以看到目前所使用的CUDA版本。 解决方案 根据提示内容,说nvcc没有找到,但可以通过sudo apt install nvidia-cuda-toolkit命令安装,注意:千万不能使用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit命令,否则会重新安装CUDA(而且会...
这是指向了系统默认的nvidia-cuda-toolkit位置,将其更改为刚安装的cuda: 1 2 ~$sudovi/usr/bin/nvcc exec/usr/local/cuda/bin/nvcc 保存更改后,nvcc -V命令得到CUDA-10.1版本。 nvcc -V输出版本不正确会导致较多cuda代码编译的问题,比如detectron2中的自定义算子编译步骤。 按此方法更改后可正确编译。
当面对nvcc-v显示的CUDA版本高于nvidia-smi的CUDA版本时，首先明确结论，解决方法通常有以下两点。探究原因之前，需要考虑你的PyTorch版本。值得注意的是，PyTorch自带CUDA支持，不会使用系统预装的CUDA版本。因此，应验证PyTorch的版本是否与系统CUDA版本兼容。以2023年10月25日为例，官方PyTorch默认版本为CUDA...
当你在完成CUDA的安装后，遇到nvcc -V报错的问题，很可能是CUDA运行库的路径设置出现了问题。对于Windows用户，你需要检查系统设置。具体步骤是：打开"控制面板"，然后选择"系统和安全"，接着找到"系统"，点击"高级系统设置"。在"系统属性"窗口中，切换到"高级"标签页，接着点击"环境变量"按钮。在环境...
nvcc-v的cuda版本高于NVIDIA-smi的cuda版本?事情是这样的，我下载了pytorch，然后输入了torch.cuda.is_...
CUDA Toolkit 安装记录(nvcc -V 可查) 目前通过 runfile(local) 方式安装,最终nvcc -V看到的版本有偏差(安装12.4,显示12.0),但不影响使用 llama-factory, llama.cpp 等使用(llama-cpp-python 的 cuda 版本 会安装失败,原因尚未深究) 如果需要nvcc -V看到和目标安装版本 完全一致的版本,可以尝试 deb(local) ...
此时切换到 ~ 目录下: cd ~ ; 然后打开 .bashrc 文件:vim .bashrc ; 接着按 i 键,进入编辑状态; ...