1、在安装了多个cuda版本后,可以在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本,输入cd /usr/local/,然后输入:ls 2、这里,cuda-10.1和cuda-11.1就是我们安装的两个cuda版本了,而cuda是一个软链接,它指向我们指定的cuda版本(在设置环境变量时,我们可以使用cuda,而不用cuda-10.1和cuda-11.1,这样可以方便我们切换cuda...
如果您想切换到其他版本的CUDA,只需更改镜像名称或路径即可。在容器内部,您可以运行需要特定CUDA版本的程序或软件包。由于容器是独立的运行环境,因此您可以在容器之间轻松切换,而无需担心主机系统的环境配置。另外,如果您需要更高级的功能,例如使用Docker Compose进行多容器编排或使用Docker Swarm进行集群管理,请参考Nvidia...
CUDA Toolkit 11.6 Update 2 Downloads | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-downloads选择自己的架构和系统,最后一步是选择安装方式,一般有deb和runfile安装两种方式,我习惯用deb装,更简洁方便,而且再想安装其他版本的话不用去卸载已有版本。 还是以我们的Ubuntu20.04为例,deb安装步骤是这样的: wget...
举例来说，若PaddlePaddle的UIE组件要求CUDA版本大于等于11.2，而本地系统仅支持11.0版本，但重装CUDA并非可行选项。通过Docker容器，可轻松实现环境切换。本地系统与Docker中的CUDA环境各司其职，互不干扰。不仅限于版本兼容，Docker容器让开发者在不同环境下实现一致的编程体验。VSCode与容器无缝集成，开发...
1. 确认Docker容器内外的CUDA版本 要确认Docker容器内外的CUDA版本,你需要在宿主机和容器内分别运行相应的命令。 宿主机上查看CUDA版本: 通常可以通过运行nvcc --version或查看CUDA的安装目录中的version.txt文件来获取CUDA版本。 Docker容器内查看CUDA版本: 进入容器后,同样运行nvcc --version或查找相应的版本文件。 2...
做深度学习实验时候,有时候会碰上CUDA环境不支持等问题,而直接在物理机上进行CUDA的重装更新,或者多版本共存,code中指定CUDA版本等基本费时费力不讨好,而且如果该环境在线上使用,基本就不能重装CUDA了,这会导致线上其他服务可能出现未知问题,在这个背景下docker容器就是非常好的解决思路。
Docker内包含CUDA,但不包含 Nvidia GPU Driver 宿主机的Nvidia GPU Driver驱动 必须大于 CUDA Toolkit要求的 Nvida GPU Driver驱动版本 Docker的CUDA和主机的CUDA无关,但是Docker和宿主机的驱动有关,为了保证CUDA Toolkit的Nvidia GPU 驱动要求,宿主机 Nvidia GPU 驱动需要满足CUDA Toolkit的最低版本要求发布...
CUDA_ARCH_BIN一般需要指定,且最好不要把所有版本都编译,如CUDA_ARCH_BIN="3.0 3.5 3.7 5.0 5.2 6.0 6.1 7.0 7.5 8.6". 最好根据上面的说明,查一下当前显卡的型号,以及对应的显卡算力,然后在这里指定一个即可,如3080显卡可以保持CUDA_ARCH_BIN="8.6"。否则全部编译一遍速度会很慢。
https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda 根据官方资料我们知道NVIDIA的docker的tag分为三类: base版本、runtime版本、devel版本: base版本只安装了cuda,runtime版本安装了cuda、cudnn、nccl,devel版本在runtime版本基础上又安装了头文件及开发工具。 个人建议还是安装devel版本,以免用到了没有出麻烦。
写在前面 xFormers[1] 是 FaceBook Research （Meta）开源的使用率非常高的 Transformers 加速选型，当我们使用大模型的时候，如果启用 xFormers 组件，能够获得非常明显的性能提升。因为 xFormers 对于 Pytorch 和 CUDA 新版本支持一般会晚很久。所以，时不时的我们能够看到社区提出不能在新版本 CUDA ...