当CUDA驱动版本不足以支持CUDA运行时版本时,通常会看到如下错误消息: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 这意味着您安装的CUDA驱动版本太低,无法支持您的应用程序所需的CUDA运行时版本。 解决方案 要解决这个问题,您可以采取以下几种方法之一: 1. 更新CUDA驱动 访问NVIDIA官方网站,下载并...
1. cuda version 和driver version不匹配,这个可能是最多的 2. cuda 不再支持此GPU。即GPU太老了,你又安装了太新的CUDA 3. .cu里写的CUDA code,有问题,比如buffer参数 (cuModuleLoadData参数)传递错误,share memory/threads超限。这个也会造成这个问题,但是网上提到的不多。 参考: https://en.wikipedia.org...
安装nvidia-docker以便支持CUDA: # 安装nvidia-dockerdistribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-L|sudoapt-keyadd-curl-s-L|sudotee/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.listsudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ynvidia-docker2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这段代码首先添加NVIDIA的GPG...
版本不匹配,要不就是改驱动版本,要不就是改运行时版本,但驱动安装太麻烦啦,所以还是改运行时版本比较方便呢。 所以根据版本对应表,我们应该安装运行时9.2版本。 A、首先卸载python中安装cudatoolkit和cudnn程序包 conda uninstall cudnn 或 (pip uninstall cudnn) conda uninstall cudatoolkit 或( pip uninstall cud...
如果真的是版本不匹配,就需要进行驱动版本,或者cuda,cudnn的升级或降级了。 查找解决方案过程中,看到可以使用 deviceQuery 先查看driver version / runtime version的匹配。 $ cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery $ ./deviceQuery 会输出包含类似“ CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / ...
tensorflow的gpu版本,直接安装好cudnn),但这种安装方式通常不会去分析你当前的gpu版本(至少我感觉是这样,否则也不会遇到这样的问题),结果自动安装的cudatoolkit 和cudnn的版本很有可能和你当前的nvidia gpu版本不匹配,然后程序就报了错误(忘记截图了):CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version。
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version,翻译过来就是CUDA的驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配! 1.CUDA driver version(驱动版本):就是NVIDIA GPU的驱动程序版本; 查看命令:nvidia-smi 我们看到我的GPU的驱动程序版本是:384.81
原因:版本之间不匹配 我的显卡驱动: +---+ | NVIDIA-SMI470.103.01 Driver Version:470.103.01 CUDA Version:11.4 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute ...