使用Ubuntu Server 24.04,python 3.7,cuda 11.1,gcc-10, 安装simple-knn,需要本地编译时nvcc报错 /usr/include/linux/types.h:12:27: error: expected initializer before ‘__s128’。 解决方案 由于内核版本为6.8,cuda 11.1在gcc-10下编译,与linux 5.4版本兼容性较好,因此需要重新下载5.4版linux内核头文件,并且...
nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool,它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本,并不知道安装了什么版本的GPU driver,甚至不知道是否安装了GPU driver。 CUDA Toolkit Installer通常会集成了GPU driver Installer,如果你的CUDA均通过CUDA Tooklkit Installer来安装,那么runtime api 和 driver api的...
首先，你需要定位到nvcc的实际路径。通过运行命令`which nvcc`，系统会显示nvcc的指向位置，例如对我而言，是`/usr/bin/nvcc`。接着，查看这个文件，确认当前安装的CUDA版本。你可以在终端中输入`cat /usr/bin/nvcc`，然后查看输出结果，那里会显示你当前nvcc所连接的CUDA版本信息。要实现版本的强制修改...
步骤1:确定你的系统中的 CUDA 版本 首先,你需要确认你计算机上当前安装的 CUDA 版本。你可以使用以下命令: nvcc--version 1. 说明:此命令会输出类似于Cuda compilation tools, release 11.2的信息,表示当前安装的 CUDA 版本是 11.2。请记住这个版本号。
(NVIDIA CUDA 编译器套件的主要包装器,用于编译和链接主机和 gpu 代码)。一般使用nvcc -V查看CUDA版本...
nvidia-smi 和nvcc -V 都可以查看CUDA版本。 [xxx@gpu-server ~]$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation Built on Tue_Feb_27_16:19:38_PST_2024 Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.99 Build cuda_12.4.r12.4/compiler.33961263_0 ...
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 CUDA 应用程序的版本。 通常情况下,nvcc`显示的版本应该匹配或低于`nvidia-smi`显示的版本。原因是,nvcc 显示的是你在开发中使用的 CUDA 工具包版本,而 nvidia-smi 则是驱动程序支持的版本。因此,如果...
当面对nvcc-v显示的CUDA版本高于nvidia-smi的CUDA版本时，首先明确结论，解决方法通常有以下两点。探究原因之前，需要考虑你的PyTorch版本。值得注意的是，PyTorch自带CUDA支持，不会使用系统预装的CUDA版本。因此，应验证PyTorch的版本是否与系统CUDA版本兼容。以2023年10月25日为例，官方PyTorch默认版本为CUDA...
解决nvcc-V显⽰的cuda版本不正确 假设你刚安装了新的CUDA版本，以CUDA-10.1为例，安装完成后⽤nvcc -V查看，输出的仍然是之前的⽼版本CUDA。使⽤ ~$ which nvcc /usr/bin/nvcc 查看系统默认调⽤的nvcc命令的位置，~$ cat /usr/bin/nvcc exec /usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin/nvcc 这是...
然而,通过nvcc指令生成的PTX文件的版本并不能直接修改。NVCC编译器根据所使用的CUDA版本和GPU架构来确定输出的PTX文件版本。当你使用特定版本的CUDA时,它会默认采用对应的PTX版本进行编译。因此,如果你需要一个不同版本的PTX文件,你可能需要考虑以下几种方法:1. 更改CUDA版本来重新编译你的代码。例如,你可以安装更新...