1.nvidia-smi和nvcc nvidia-smi 显示的 CUDA 版本: nvidia-smi 显示的 CUDA 版本是与当前 GPU 驱动(driver)程序兼容的 CUDA 运行时版本。这是驱动程序支持的最高 CUDA 版本,但并不意味着系统上安装的 CUDA 工具包版本。 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...
两者版本不需要一致 cudatoolkit: 编译好并支持pytorch运行的CUDA动态链接库,运行pytorch调用的CUDA都是cudatoolkit;仅当需要编译依赖CUDA的torch拓展模块时,会调用CUDA Toolkit cudatoolkit下载时指定适合CUDA的版本, cudatoolkit和CUDA Toolkit版本不需要一致 显卡驱动版本和CUDA Toolkit版本 下载显卡驱动 下载CUDA Toolkit t...
(NVCC 是CUDA的编译器,只是 CUDA Toolkit 中的一部分) 注:CUDA Toolkit 完整和不完整的区别:在安装了CUDA Toolkit (Pytorch)后,只要系统上存在与当前的 cudatoolkit 所兼容的 Nvidia 驱动,则已经编译好的 CUDA 相关的程序就可以直接运行,不需要重新进行编译过程。如需要为 Pytorch 框架添加 CUDA 相关的拓展时(Cus...
将CUDA划分成三部分结构,最底层依然是CUDA Driver,而驱动之上的是CUDA Runtime和CUDA Libraries,则我们结合图一可以推断出,CUDA toolkit由CUDA Runtime和CUDA Libraries组成。 说明程序可以直接调用CUDA开发库、CUDA runtime ,CUDA驱动三部分。就是表达应用程序通过调用API来进行GPU上的计算。 NVIDIA Docker CUDA容器化...
CUDA Toolkit是NVIDIA的CUDA⼯具包,包含了CUDA的全部⼯具。conda安装的cudatoolkit是CUDA的⼀个⼦包,包含了主要的⼆进制⽂件。⼀般conda安装的pytorch tensorflow会直接调⽤conda环境中的包,⽽如果使⽤pip安装的tensorflow不会⾃动接⼊conda中的cudatoolkit,进⽽会报 ImportError: libcudart.so....
CUDA/cudnn/CUDA Toolkit/NVCC区别简介,CUDA:为“GPU通用计算”构建的运算平台。cudnn:为深度学习计算设计的软件库。CUDAToolkit(nvidia):CUDA完整的工具安装包,其中提供了Nvidia驱动程序、开发CUDA程序相关的开发工具包等可供安装的选项。包括CUDA程序的编译器、IDE、
通常为了方便,在安装CUDA Toolkit的时候会默认安装CUDA Driver。在开发阶段可以选择默认安装Driver,但是对于像Tesla GPU这样的商用情况时,建议在官方安装最新版本的Driver。 目前(2019年10月)的CUDA Toolkit和CUDA Driver版本的对应情况如下: nvcc&nvidia-smi
因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA Toolkit的时候可以选择捆绑安装NVIDIA Graphics Drivers显卡驱动。因此,这一步完全可以跳过,但笔者依旧先写出来。
NPP:NVIDIA Performance Primitives,一系列用于图像和信号处理的函数库。 cuDNN:CUDA Deep Neural Network library,专门针对深度学习应用的GPU加速库。 CUDA Runtime:提供执行CUDA程序所需的运行时环境。 CUDA Driver:提供了与CUDA硬件交互的API。 6、CUDA和CUDA Toolkit的关系: ...
CUDA Toolkit版本及其可用PyTorch对应版本 pytorch1.6对应cuda版本,打开NVIDIA控制面板,点击帮助——系统信息——组件,查看自己电脑支持的cuda版本,我的笔记本显卡为GTX1660ti可以看到CUDA为11.0,那么我们可以安装cuda为10.1或10.2版本的pytorch,cudnn的版本只需要与