cuda toolkit和显卡驱动不是意义对应的,可以同时安装多个cuda版本。像gcc一样;每个toolkit对应最低版本的cuda driver 查看版本 包含Runtime api(nvcc --version) , driver api(nvidia-smi) 安装方式 cuda_<version>_linux.run 安装时可以取消安装nvidia驱动 多个版本切换 sudo vim ~/.bashrc export LD_LIBRARY_PATH...
NVIDIA-SMI 535.129.03 Driver Version: 535.129.03 CUDA Version: 12.2 命令nvcc -V显示: Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89 Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0 为什么上面两个命令显示cuda的version不一样? 您提到的 nvidia-smi 和 nvcc -V 显示的 CUDA 版本不一致可能是由于它...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version,翻译过来就是CUDA的驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配! 1.CUDA driver version(驱动版本):就是NVIDIA GPU的驱动程序版本; 查看命令:nvidia-smi 我们看到我的GPU的驱动程序版本是:384.81 2.CUDA runtime version(运行时版本):是在python中安装的cu...
CUDA versionmax supported GCC version 119 10.1, 10.28 9.2, 10.07 9.0, 9.16 cuda9.0不支持GCC 6.0.1 85.3 74.9 5.5, 64.8 4.2, 54.6 4.14.5 4.04.4 CUDA, GCC, Driver三者中,CUDA最容易控制,随意利用Driver,GCC的版本,查表选择需要的cuda。
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)。 用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi就属于这一类API。 用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。(CUDA...
产生这个问题的原因是：显卡驱动版本和cuda版本不适合。解决方法就是，安装驱动对应的cuda，再安装对应的...
问题 安装keras以及tensorflow后,测试是否成功安装上时,程序报错:“CUDA driver version is insufficient for CUDA r...
开始时，我需要安装jax-0.4.20版本，但该版本需要CUDA-12.3和cudnn8.9的配套包。在服务器上，我通过nvidia-smi命令查看到Driver Version为470.57.02，这个驱动的兼容CUDA Version上限为11.4。查阅英伟达官网关于CUDA兼容性的信息后，我发现470.57.02驱动支持向后兼容，这意味着即便驱动版本较低，仍...
| NVIDIA-SMI 440.100 Driver Version: 440.100 CUDA Version: 10.2 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===+===+===| | ...