因此理论上支持安装任何CUDA版本（驱动版本向后兼容），由于新版本的CUDA功能更强，简单点来说安装最新的...
因为每个 CUDA 版本都有特定的最低驱动程序版本要求，比如 CUDA 12.0 驱动版本至少为http://510.xxx。
CUDA version和GPU的关系 CUDA通常指CUDA Toolkit,版本1.0~10.x。 而GPU指的是GPU架构,如Maxwell, Pascal(硬件指令集架构)。 Compute capability指的是计算能力,通常跟GPU架构绑定。 如Maxwell的架构,compute capability为5.0~-5.3。 而CUDA Toolkit只是一个软件工具包,可以不断升级,但是会过几年,抛弃支持旧的架构,...
在驱动之上，CUDA成为连接显卡与深度学习应用的关键。CUDA是英伟达推出的并行计算架构，提供了一套编程工具包，方便开发者操控GPU进行并行计算。安装成功后，通过nvcc命令即可查看当前CUDA版本，正确显示意味着一切就绪。常常有疑问，nvidia-smi中的CUDA版本与通过nvcc查看的版本不一致。实际上，CUDA包含用户态驱...
今天使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia命令在服务器安装pytorch后,使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用时,返回为FALSE。 于是上网搜了搜,发现可能是pytorch版本和CUDA版本不一样,于是使用nvcc --version命令查看CUDA版本,返回是9.1。But,我在官网并没有...
Just out of curiosity, is there a reason we infer CUDA_VERSION out of libcudart.so, instead of CUDACC_VER_MAJOR and CUDACC_VER_MINOR defined by nvcc? I am curious mainly because having CUDA_VERSION figured out via shell script makes it kind of hard to compile in a separate environment ...
所以,此时的情况是:nvidia-smi和nvcc --version出来的版本不一致,这主要是因为,CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。关于这两个具体的区别和对应的功能,有一些文章也有解释,但重点就是一个: !!!应该根据runtime cuda版本选择tf/torch/dgl等对应的cuda版本 所以,我的runtime cuda是9.1,但dgl...
解决"cuda version is insufficient"错误的步骤如下: 步骤1:检查CUDA驱动程序版本 首先,我们需要检查CUDA驱动程序的版本是否与安装的CUDA版本兼容。您可以在NVIDIA官方网站上查找CUDA版本和相应的驱动程序版本之间的兼容性矩阵。请确保您的驱动程序版本与您安装的CUDA版本兼容。 如果版本不匹配,请卸载您当前的CUDA驱动程序...
首先,我们需要确定我们目前正在使用的CUDA版本。我们可以在我们的系统中检查CUDA安装目录,常见的位置是在“/usr/local/cuda”或“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA”(如果我们使用Windows操作系统)。在该目录下,我们可以找到一个名为“version.txt”的文件,其中包含CUDA版本号。 一旦确定了我们的当...
Kernel Version 5.15.146.1 Distro Version Ubuntu 22.04 Other Software Visual Studio Code Repro Steps CUDA 11.7 PyTorch 1.13 cuDNN Expected Behavior Actual Behavior nvidia-smi output: Wed May 15 21:49:41 2024 +---+ | NVIDIA-SMI 545.46 Driver Version: 546.80 CUDA Version: ERR! | |---+---+...