$ nvcc -V bash: nvcc: command not found 即使cudatoolkit 已安装,nvcc 仍然不可用,因为: • conda cudatoolkit 只包含 CUDA 运行库,不包含 nvcc。 • 没有安装完整的 CUDA Toolkit。 • 环境变量未正确配置。 解决方案 ✅ 方法 1:使用 Conda 安装完整的 CUDA Toolkit 从NVIDIA 官方 Conda 频道安装...
CUDA-NVCC是CUDA工具包中的一个关键组件,它是CUDA的编译器。它负责将源代码编译成可以在GPU上运行的二进制代码。NVCC只是CUDA工具包中的一部分,而不是一个独立的工具。最后,CUDA Runtime是指运行时库和驱动程序,它们允许已经编译好的CUDA程序在支持的GPU上运行。Runtime库提供了在GPU上执行并行计算的API,而驱动程...
Conda 安装的 CUDA Toolkit:通过 Conda 包管理器安装 CUDA Toolkit。这种方法会将 CUDA Toolkit 安装到 Conda 环境中,作为环境的一部分。你可以通过简单的命令来安装指定版本的 CUDA Toolkit,并且Conda 会自动处理依赖关系,并且 CUDA Toolkit 只会在当前 Conda 环境中可用,不会影响系统其他部分。 conda install cudat...
conda 的 cudatoolkit只包含pytorch或其他框架( tensorflow、xgboost、Cupy)会使用到的so库文件。 3、nvidia-smi和nvcc显示的CUDA版本 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)...
(which nvcc 会在环境变量PATH中找) 4、如果上述都不存在,则torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME为None,会使用conda安装的cudatoolkit,其路径为cudart 库文件目录的上级目录(此时可能是通过 conda 安装的 cudatoolkit,一般直接用 conda install cudatoolkit,就是在这里搜索到 cuda 库的)。
nvcc --version 这个命令将输出nvcc的版本信息,包括它基于的CUDA版本。 2. 查找需要降级到的cuda-nvcc版本的标识符 接下来,你需要确定要降级到的cuda-nvcc版本的标识符。这通常与CUDA Toolkit的版本相对应。你可以在NVIDIA的官方网站上查找不同CUDA版本的发布信息,或者使用conda的搜索功能来查找可用的CUDA版本。 例...
查看cuda版本+安装cuda+安装conda 1.查看cuda版本: 1.cat/usr/local/cuda/version.txt2.或者 nvcc -v 其中遇到了问题,通过第一个cat命令查看版本的时候,显示的是不存在这个目录,去对应目录下也没有发现cuda相关目录,但是通过第2哥nvcc就可以查到是9.1版本的cuda,...
假设已经装好了pycharm、anaconda,并且新建了一个conda虚拟环境(我的虚拟环境名为pytorch)。接下来需要安装新版的显卡驱动,安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision,这几个环境的版本互相关联,为了能使用更新的项目,尽量安装最新版本的环境。 有的教程采用官网首页推荐的在线安装方式,如下图所示 ...
在只使用torch的情况下,不需要安装CUDA Toolkit和cuDNN,只需要显卡驱动,conda或者pip会为我们安排好一切。 安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers->PyTorch 使用torch的第三方子模块 需要安装CUDA Toolkit。 在安装一些基于torch的第三方子模块时,譬如tiny-cuda-nn、nvdiffrast、simple-knn。如果没有安装CUDA Toolkit...
而比如下载flash-attn时,要求cuda版本大于11.6,而服务器的cuda版本为11.4,因此需要在自己的conda环境中配置一个版本大于11.6的cuda。 在(base)时如果无法使用nvcc -V,可以看这 路子很野:解决nvcc --version显示command not found问题0 赞同 · 1 评论文章 2. 在conda中创建一个环境,根据下面这篇文章 YoRHaHa:...