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,如果你更新了驱动程序但没有更新 CUDA 工具包,可能会出现 nvidia-smi显示的版本比 nvcc 高的情况 nvidia-smi #查看驱动版本 nvcc --versio...
本文会先解释下 nvcc --version 和 nvidia-smi 各自显示出来的版本号的意义,然后分享下多版本CUDA切换的经验,最后再补充下如何正确选择与CUDA版本匹配的Pytorch。 nvcc & nvidia-smi nvcc属于CUDA的编译器,将程序编译成可执行的二进制文件,nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface,是一种命令行实用工具,旨...
nvcc属于CUDA的编译器,将程序编译成可执行的二进制文件。 nvidia-smi帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。 nvcc显示的是CUDA的runtime api, 由CUDA Toolkit installer安装。nvidia-smi显示的是driver api。 pytorch版本选择 在选择pytorch版本的时候,指定的CUDA版本对应的command是cudatoolkit,因此应该选择nvcc -V的版本号。
conda 的 cudatoolkit只包含pytorch或其他框架( tensorflow、xgboost、Cupy)会使用到的so库文件。 3、nvidia-smi和nvcc显示的CUDA版本 CUDA主要有两个API:runtime API、driver API 用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。 用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)...
nvcc属于CUDA的编译器,将程序编译成可执行的二进制文件,nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface,是一种命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。 CUDA有runtime api和driver api,两者都有对应的CUDA版本, nvcc --version 显示的就是前者对应的CUDA版本,而 nvidia-smi显示的是后者对应的CUDA版本...
今天使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia命令在服务器安装pytorch后,使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用时,返回为FALSE。 于是上网搜了搜,发现可能是pytorch版本和CUDA版本不一样,于是使用nvcc --version命令查看CUDA版本,返回是9.1。But,我在官网并没有...
目前是2023年10月25日，pytorch官方默认版本是CUDA12.1，即如果你是通过```pip3 install torch``` ...
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...
conda 的 cudatoolkit只包含pytorch或其他框架( tensorflow、xgboost、Cupy)会使用到的so库文件。 3、nvidia-smi和nvcc显示的CUDA版本 CUDA主要有两个API:runtime API、driver API 用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。
NVCC是Nvidia用于CUDA的编译器，将CUDA代码分离为主机代码和设备代码，分别编译处理。nvidia-smi是用于管理和监控Nvidia GPU设备的命令行工具。它与nvcc显示的版本不一致，通常因为CUDA有runtime和driver两个API，nvcc显示的是runtime API版本，而nvidia-smi显示的是driver API版本。在conda安装Pytorch时，应...