为了降级conda环境中的cuda-nvcc版本,你可以按照以下步骤操作: 1. 确定当前conda环境中cuda-nvcc的版本 首先,你需要确定当前conda环境中cuda-nvcc的版本。由于conda list通常不会直接列出cuda-nvcc,你可以通过运行nvcc命令来获取版本信息: bash nvcc --version 这个命令将输出nvcc的版本信息,包括它基于的CUDA版本。
关闭文件,并使之生效:source ~/.bashrc 5. 输入nvcc --version即可查看nvcc版本
本文使用nvcc版本:Cuda compilation tools, release 5.5, V5.5.0 1.nvcc支持OpenMP 书写makefile时,使用-fopenmp命令选项时会报nvcc fatal : Unknown option ‘fopenmp’错误。正确的编译选项是: 代码语言:javascript 复制 -Xcompiler-fopenmp 2.nvcc指定GPU计算能力 在内核中调用原子函数(例如atomicAdd)时,如果编译的...
nvidia-smi查看的是driver API,nvcc -V查看的是runtime API。 driver API的版本必须要大于等于runtime API。 另一个版本号是Driver Version,图中是550.107.02,这个是NVIDIA驱动的版本。 只要安装显卡驱动了,就会有Driver Version和CUDA驱动API,这两个是捆绑的。而runtimeAPI是要安装CUDA toolkit才会有的。 所以我们...
可以看到nvcc的CUDA 版本是9.2,而nvidia-smi的CUDA版本是10.0。很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下: CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本(如9.2和10.0等)。
CUDA Driver:驱动,需要与“有CUDA功能的GPU”和“CUDA”都兼容。CUDA工具包都对应一个最低版本的CUDA Driver,CUDA Driver向后兼容。 三、NVCC简介 nvcc其实就是CUDA的编译器,cuda程序有两种代码, 在cpu上的host代码和在gpu上的device代码。 .cu后缀:cuda源文件,包括host和device代码 ...
CW 近日在自己的机子上发现,nvcc --version和nvidia-smi显示出来的CUDA版本不一致,其中前者显示的版本是10.2,而后者是11.0,但是深度学习相关的程序是能正常跑的,期间GPU也确实有在使用(通过nvidia-smi可以看出)。 由于个人一贯以来的“居安思危”风格,担心这种情况会埋坑,于是查阅了相关资料进行了解,正好也弥补了这...
解决nvcc -V 显示的cuda版本不正确 假设你刚安装了新的CUDA版本,以CUDA-10.1为例,安装完成后用nvcc -V查看,输出的仍然是之前的老版本CUDA。 使用 1 ~$whichnvcc/usr/bin/nvcc 查看系统默认调用的nvcc命令的位置, 1 2 ~$cat/usr/bin/nvcc exec
希望在接下来的97天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计1533字，阅读...
然后打开 .bashrc 文件:vim .bashrc ; 接着按 i 键,进入编辑状态; 再接着在文件的末尾添加下面三行代码: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda...