您可以在NVIDIA官方网站上找到CUDA与GPU的兼容性列表。 更新GPU驱动程序:确保您的GPU驱动程序已更新到最新版本。您可以从GPU制造商的网站或官方驱动程序下载中心下载最新的驱动程序。 检查CUDA安装:验证您的CUDA安装是否正确。您可以尝试在命令行中运行nvcc --version来检查CUDA是否正确安装并显示版本信息。 检查CUDA路径:...
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run# 这时候 nvcc -V 要是看不到版本号,就再安装一下 nvidia-cuda-toolkit 工具包(先确保安装了 gcc,没安装可以通过 brew/apt 等来安装)sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 1.3 验证 # 查看目前支持的最高 CUDA 版本(一般小于等于最高版本的服务都能用)nvidia-sm...
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...
sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run # 这时候 nvcc -V 要是看不到版本号,就再安装一下 nvidia-cuda-toolkit 工具包(先确保安装了 gcc,没安装可以通过 brew/apt 等来安装) sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 1.3 验证 # 查看目前支持的最高 CUDA 版本(一般小于等于最高版本的服务都能用) nvidi...
CW 近日在自己的机子上发现,nvcc --version和nvidia-smi显示出来的CUDA版本不一致,其中前者显示的版本是10.2,而后者是11.0,但是深度学习相关的程序是能正常跑的,期间GPU也确实有在使用(通过nvidia-smi可以看出)。 由于个人一贯以来的“居安思危”风格,担心这种情况会埋坑,于是查阅了相关资料进行了解,正好也弥补了这...
建议安装12.1及一下版本,pytorch-cuda现在最高支持12.1 查找对应版本安装 conda search -c nvidia cuda-nvcc 查看现在驱动支持的最高cuda nvidia-smi 安装对应的版本 conda install -c nvidia cuda-nvcc==12.2.140 直接安装 conda install -c nvidia cuda-nvcc...
NVCC (PDF) - v11.7.1 (older) - Last updated August 3, 2022 - Send Feedback NVIDIA CUDA Compiler Driver NVCC The documentation for nvcc, the CUDA compiler driver. 1. Introduction 1.1. Overview 1.1.1. CUDA Programming Model The CUDA Toolkit targets a class of applications whose control ...
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的版本应该是一致的,也就是说, nvcc --version 和 nvidia-smi 显示的版本应该一样。否则,你可能使用了单独的GPU driver installer来安装GPU dirver,这样就会导致 nvidia-smi ...
使用nvcc -V报错如下 解决方法 报错原因在于当前conda环境没有安装nvcc,于是使用如下命令安装即可 conda install -c nvidia cuda-nvcc 补充:执行上述命令后会默认安装cuda-nvcc的最新版本,于是这里涉及到cuda-nvcc版本号的确定问题,需要根据实际情况确定,下面我举一个例子。
nvcc 是The main wrapper for the NVIDIA CUDA Compiler suite. Used to compile and link both host and gpu code.(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 2.遇到问题 root@d12ad4894da5:~# nvcc -V ...