Built on Thu_Nov_18_09:45:30_PST_2021 Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119 Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30672275_0
UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70. 查看了一下CUDA的版本,用nvcc -V得到的是V11.6.124,用nvidia-smi得到的版本是11.4。 nvcc 和 nv...
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...
# 查看CUDA编译器(NVCC)版本 nvcc -V 通过安装 PyTorch,或者使用 llama-factory, llama.cpp 等项目,在实践中验证是否正常安装,有具体细节问题再具体问题具体分析解决 注:个人理解,不一定准确 2. 资源 2.1 NVIDIA DEVELOPER 2.1.1 CUDA Toolkit Archive
默认安装路径如下图:打开cmd,输入:nvcc-V,查看cuda版本。nvcc就是CUDA开发环境下的C语言编译器,nvcc编译分成...文件夹,将以下三个文件夹里的内容分别拷贝到CUDA安装目录对应的文件夹中最后添加环境变量:C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0...
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...
nvcc-V# 查看cudnn的版本仍为9.1 # 但是使用nvidia-smi时,查看cuda版本已经切换为了10.1 nvidia-smi 对此,网上很少有解释,自己也挺困惑的,命名已经在配置文件中进行了修改了,为什么两个地方查看的cuda版本不同呢? 参考了文章https://www.jianshu.com/p/eb5335708f2a,得到了答案: ...
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 ...
一、如何查看CUDA版本? 1.1 查看runtime版本的CUDA (1)nvcc -V或nvcc --version (2)在CUDA的include文件夹中找到cuda.h文件 打开后搜索version。 上面这张图的cuda路径是我在安装的时候自定义的,不要完全参考。 (3)查看conda指令安装的CUDA版本 用下面的代码去查看CUDA和cudnn版本。