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)的版本。这是你用来编译 ...
(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...
2 同样地,32位版本的nvcc以32位模式编译设备代码,而以32位模式编译的设备代码只支持以32位模式编译的主机代码。 3 32位版本的nvcc可以在64位模式下编译设备代码,还可以使用-m64编译器选项。 4 64位版本的nvcc可以在32位模式下编译设备代码,还可以使用-m32编译器选项。
1. 重新安装CUDA：如果在安装CUDA过程中遇到错误，或者安装后nvcc无法正常工作，首先需要尝试重新安装。确保从NVIDIA官网下载的是与你的操作系统和GPU兼容的CUDA版本。2. 检查环境变量：执行任何与CUDA相关的命令时，系统需要能够找到CUDA和nvcc的路径。这通常是通过设置环境变量来实现的。你可以检查系统环境变...
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编译器nvcc用于编译CUDA代码。编译命令的基本格式是nvcc 源文件名.cu o 输出文件名。例如，对于名为vector_add.cu的源文件，可以使用命令nvcc vector_add.cu o vector_add来编译。解决潜在问题：如果在Windows系统上编译时遇到找不到编译器cl.exe的错误，这通常意味着需要安装Microsoft Visual Studio...
在linux上用sublime text 3上写完CUDA代码和c++代码后,想用code::blocks去一并编译,就像visual studio那样一键编译运行,但发现在code::blocks上设定自定义编译器为nvcc时比较麻烦,所以想到了用NVRTC。 NVRTC中的RTC是runtime compile的意思,在visual studio(VS)里的一键编译其实是vs编译器替你干了很多底层的脏活,但...
NVCC NVCC(Nvidia CUDA Compiler, Nvidia CUDA编译器),Nvidia CUDA编译器是Nvidia专门用于CUDA的编译器。CUDA代码可在CPU和GPU上运行。NVCC将这两部分分开,并将主机代码(host)发送到C编译器(如GCC或Intel C ++编译器或Microsoft Visual C ++编译器),并将设备代码(device)发送到GPU。器件代码由NVCC进一步编译。nvcc...
脱机编译允许源文件（.cu）包含混合的主机与设备代码，nvcc编译流程包括代码分离、设备代码编译为PTX或cubin，以及通过CUDA运行时函数调用修改主机代码以加载并启动内核。修改后的主机代码可以作为C++代码输出，用于链接或直接输出为目标代码。即时编译允许在运行时加载并编译PTX或NVVM IR代码，适用于新设备驱动...
我也是抱着这个想法,研究体验了CUDA程序的编译。 以下是一个简单的CUDA编程示例,用于在GPU上执行向量加法操作。 首先,你需要安装NVIDIA CUDA工具包和具有CUDA支持的NVIDIA显卡驱动程序。然后,你可以使用CUDA编译器(nvcc)来编译CUDA代码。 CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...