要查看CUDA Runtime版本,你可以按照以下步骤操作: 打开命令行界面: 打开你的命令行工具,例如在Windows上可以使用CMD或PowerShell,在Linux或Mac上使用Terminal。 输入命令以查看CUDA Runtime版本: 在命令行中输入以下命令: bash nvcc --version 或者,如果你只想查看运行时库的版本,可以使用以下命令: ...
一般来说,驱动版本越新越好;而运行库版本,如果需要根据开源项目进行开发,则需要参考对方指定的CUDA版本,一般来说不要太高;但是注意一点,30系的显卡只能运行CUDA11以上版本。 三、Conda指令和NVIDIA安装包有何区别? 想要安装CUDA RUNTIME,有两种方式:1、在英伟达官网下载CUDA Toolkit Installer,借此安装;2、在Anaconda...
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarch::pip-20.2.4-py_0, https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64::vc-14.1-h869be7e_1, https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64::vs2015_runtime-14.16.27012-h30e3...
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...
我的python版本为python3.5。 解决办法: 将xrange( )函数全部换为range( )。 我的环境是3.6,GitHub项目上readme是3.x,哈哈,真是哩个大普,编写torchfile.py的脑子抽了??? pytorch-adain训练报错: 1.RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 3620, 16160, 6256, 3744) exited unexpectedly 解决方法:令num_...
在输出的信息中,找到“CUDA Version”一栏,后面的版本号就是当前设备的 CUDA 版本。 2.编写 CUDA 程序并运行 编写一个简单的 CUDA 程序,并在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 上运行,程序会自动检测并打印出 CUDA 版本。以下是一个简单的 CUDA 程序示例: ```cpp #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> ...
最后，nvidia-smi是一个工具，它除了显示GPU驱动版本，还会显示CUDA Driver API型号，而nvcc --version则对应CUDA Runtime API。两者信息可能不同，需要结合使用以确定正确的CUDA版本。综上所述，排查CUDA版本差异的关键在于理解每个工具查看的API类型，定位正确的执行文件，以及注意可能存在的软链接问题。
runtime version通过nvcc -V查询。(装完cuda之后才有runtime version,nvcc命令才能用,注意-V要大写) 2.简单的方法,apt源直接装 sudoapt-getinstallnvidia-cuda-toolkit 这也是系统提示才知道还有这个方法。但是无法选版本。 直接安装成功,nvcc查询是9.1版。