接下来,我们需要检查代码中的CUDA API,因为不同的CUDA版本可能使用不同的API。如果我们要将代码移植到较低的CUDA版本,那么我们需要更改代码中使用的API,以适应该版本的CUDA API。 例如: 在CUDA 10.2中,我们可以使用以下API来申请GPU内存: cudaMalloc((void **)&deviceArray, size); 在CUDA 9.0中,我们需要更改...
1、查看当前CUDA版本:在终端中,输入nvcc -V来查看当前正在使用的CUDA版本。 2、查看已安装的CUDA版本:你可以通过ls -l /usr/local来查看已安装的CUDA版本。会看到类似cuda-11.4、cuda-11.1和cuda-10.1这样的目录,如下图所示。 3、切换CUDA版本:需要更改环境变量中的路径,使其指向cuda-10.1目录。这通常涉及到编辑...
观察提示信息和一些现象,笔者得出结论,是CUDA和cuDNN版本没有装合适,因为该程序会去/usr/local/cuda-10.0/lib64文件夹下找库,但是我就没有装CUDA 10.0。去网上找了一番资料后,笔者发现果然是CUDA和cuDNN的版本问题,TensorFlow版本与CUDA版本居然也有对应关系,这下让我更加觉得TensorFlow不好用了。但是这台机器也不...
首先,确定每个CUDA版本的安装路径。默认情况下,CUDA安装在/usr/local/cuda目录下,不同版本可能会在该目录下创建一个子目录,例如/usr/local/cuda-12.1或/usr/local/cuda-11.6。 设置环境变量: 您可以通过设置PATH和LD_LIBRARY_PATH环境变量来切换CUDA版本。这两个环境变量分别指定了CUDA二进制文件和库文件的搜索路径。
服务器的cuda版本比较老,需要更新,但很多人用的都是老版本cuda的代码,所以装个可切换的新版本。 安装CUDA 注意到11系列的11.3好像是长期支持的版本,就下这个吧 cuda11.3下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive 下载cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run文件 ...
首先，通过在终端中运行，检查当前使用的CUDA版本。然后，通过ls -l /usr/local，查看已安装的CUDA版本，如cuda-11.4、cuda-11.1和cuda-10.1等。切换到特定版本，如10.1，需要编辑系统配置文件，如~/.bashrc或~/.bash_profile。打开相应文件，将路径设置为cuda-10.1目录。在vim中，使用Esc键进入...
1.下载cuda 9.2的版本 访问下面的网站 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 安装CUDA Toolkit 9.2 (May 2018),Online Documentation 下载,大约1G多 2.点击安装 新建D:/cuda_manager/CUDA9.2.0/CUDA1 D:/cuda_manager/CUDA9.2.0/CUDA2 两个文件夹 ...
实验室服务器 Ubuntu 16.04 系统下原本安装的 cuda 版本是 9.0,硬件条件是一张 1080 Ti 的 GPU,在使用 PyTorch 的过程中想要把 cuda 版本换成 10.2,尝试了网上各种教程,无奈网络博客的质量实在是鱼目混珠,现在总结一下自己的踩坑记录,尽量详细地照顾到从头至尾的各个细节。
tensorflow 和 pytorch 与cuda对应版本 PyTorchpytorch.org/get-started/previous-versions/ 一、安装CUDA 1、查看已有CUDA环境 2、从官网下载CUDA 10.1的runfile到服务器上。 3、安装CUDA 10.1 执行如下指令: sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run 当安装界面启动,选择continue 然后输入accept,回车 由于你的...