输入命令查看CUDA编译器版本: sh nvcc --version 这将显示CUDA编译器的版本信息,包括CUDA Toolkit的版本号。 使用NVIDIA-SMI工具: sh nvidia-smi 这个命令会显示当前GPU的状态信息,包括CUDA版本。 在Linux上查看CUDA Toolkit版本 打开终端: 使用快捷键 Ctrl + Alt + T 打开终端。 输入命令查看CUDA编译器版...
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的版本只需要与需要用到的cuda版本对应即可后续说明。 三、安装并配置CUDA 1。到链接: 英伟达官网 .官网下载对应的CUDA版本。我下载的版...
CUDA toolkit(toolkit就是指工具包) cuDNN(用于配置深度学习使用) 2.1 CUDA toolkit的安装 首先对CUDA toolkit进行安装,找到我们所需的CUDA toolkit版本。 下载网址:CUDA Toolkit download。 在Anaconda那节,我们知道我的CUDA驱动为11.6.106版本,那我只能选低于11.6.106的cudatoolkit版本,因此,选的是11.6.0这个版本。...
首先查看本地gcc版本: gcc -v 然后进入cuda-toolkit的Archive: CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 随便选一个版本,查看其 Versioned Online Documentation->Installation Guide Linux->1.3. Host Compiler Support Policy,可以找到如下图的版本对应关系: 或者,有人整理了版本对应关系,查...
NVIDIA推出最新版本的CUDA Toolkit, 使用最新的 NVIDIA GPU 持续推动加速计算性能的发展。CUDA Toolkit 12.3 版的新功能包括: Windows 上默认延迟加载 Windows 上的单步CUDA卸载 增强的NVIDIA Nsight Compute和NVIDIA Nsight Systems开发者工具 CUDA 和 CUDA Toolkit继续为多个领域内的加速计算应用提供支持,这些领域...
步骤1: 检查CUDA Toolkit版本 首先,你需要确定你的CUDA Toolkit版本。可以通过终端或命令行执行以下命令: nvcc--version 1. nvcc:NVIDIA CUDA编译器(compiler),用于编译CUDA代码。 --version:这个选项会显示CUDA Toolkit的版本信息。 步骤2: 访问PyTorch官网 ...
cudatoolkit其与系统CUDA版本的关系: cudatoolkit可以与系统级CUDA共存 通常使用系统级CUDA驱动,但运行时库来自cudatoolkit # 指定版本安装$ conda install cudatoolkit=11.2 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA...
表一:CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本 最新可查阅官方文档 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。 2.CUDA Toolkit版本及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充) 表二:CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系 注:虽有的卡驱动更新至较新版本,且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新...
1、在Linux系统的服务器上,目前已经安装有NVIDIA GPU驱动535.183.01版本和CUDA Toolkit 12.2版本,CUDA Toolkit默认的安装路径是/usr/local/cuda和/usr/local/cuda-12.2,该系统暂时无法使用Docker容器。 2、在MindSpore官网提供的安装方式中,选择MindSpore 2.2.14、CUDA 11.6、Python 3.9、Conda安装的版本,可以看到下方提...
经测试,将cudatoolkit版本降至11.1后,可以成功下载GPU版,11.2不行。 1.9.0 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.3 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ...