目前通过 runfile(local) 方式安装,最终nvcc -V看到的版本有偏差(安装12.4,显示12.0),但不影响使用llama-factory, llama.cpp 等使用(llama-cpp-python的 cuda 版本 会安装失败,原因尚未深究) 如果需要nvcc -V看到和目标安装版本 完全一致的版本,可以尝试 deb(local) 等方式来安装,并做好可能需要删除重新安装的尝...
当你在完成CUDA的安装后，遇到nvcc -V报错的问题，很可能是CUDA运行库的路径设置出现了问题。对于Windows用户，你需要检查系统设置。具体步骤是：打开"控制面板"，然后选择"系统和安全"，接着找到"系统"，点击"高级系统设置"。在"系统属性"窗口中，切换到"高级"标签页，接着点击"环境变量"按钮。在环境...
重装了一下cuda,然后发现nvcc命令不存在了,终端提示使用 : sudo apt-getinstall nvidia-cuda-toolkit 来使用nvcc。 注意不要使用这种方式安装。系统认为你没有安装cuda,实际上你已经装了 执行这条命令会重新安装cuda 正确操作: 进入:cd/usr/local/cuda 查看cuda的bin目录下是否有nvcc, 有的话直接将cuda路径加入系...
nvidia-smi的结果除了有GPU驱动版本型号,还有CUDA Driver API的型号,而nvcc得结果对应CUDA Runtime API。 遇到两者不一致问题,我们可以查看 docs.nvidia.com/cuda/cu 确定版本是否兼容。 如果不兼容,解决方案是更改Runtime API,具体方法是安装对应Driver API版本的cuda。 (实名diss tf, 用pytorch就没遇见过这个问题!
如果配置正确,应该能够显示nvcc的版本信息。 重新启动命令行或计算机: 在修改环境变量后,有时需要重新启动命令行会话或整个计算机才能使更改生效。可以尝试关闭并重新打开终端,或者重启计算机。 检查其他潜在问题: 如果以上步骤都无法解决问题,可能需要检查是否有其他潜在问题,如CUDA版本与NVIDIA驱动版本不兼容等。在这种情况...
安装其他版本的cuda-nvcc命令参照官网。 再次使用nvcc -V,成功啦!^ _ ^ 补充:上面我用的我的pruner环境,安装了nvcc,因为不想动base环境~此外,上图中的cuda-nvcc版本号是12.1,这是我直接执行conda install -c nvidia cuda-nvcc的结果。
首先,我们需要确认我们正在使用的 CUDA 版本是否支持我们的 GPU 架构。不同版本的 CUDA 支持不同的 GPU 架构,如果 GPU 架构超出了 CUDA 版本的支持范围,就会出现这个错误。 要检查 CUDA 版本,可以运行以下命令: bashCopy code nvcc --version 这将显示当前 CUDA 安装的版本。然后,你可以查阅 NVIDIA 官方文档,找...
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command '/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed with exit status 1 查了很多资料,首先是basicsr的issue上面有人遇到同样的问题 他的问题是gcc版本跟torch版本不匹配,但是我看了一下我的gcc版本7.3.1应该是匹配的,试了一下安装7.3.0同样报错。 然后寻找其他的issue,直到看到pytorch有一个issue也是同样的问题,楼里有...
使用VS编译OpenCV编译源代码时候,对Cmake生成的工程文件编译,会出现 nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_11' 问题。原因是CUDA7.5不支持较为古老的显卡版本,因此1.1,2.0,2.1,之类的显卡选项是多余的。 需要更改Cmake GUI对工程的配置,去掉对compute_11的支持 ...