NVIDIA 官方 CUDA Toolkit: 安装在系统级别,所有用户和项目共用同一个 CUDA Toolkit 版本。不同版本的 CUDA Toolkit 需要手动进行管理和切换(例如通过设置符号链接)。 2.3 兼容性与更新 Conda 安装的 CUDA Toolkit: Conda 的 CUDA Toolkit 版本与 Conda 环境中的其他库(如 TensorFlow、PyTorch 等)紧密配合,确保兼容...
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。
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...
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...
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...
pytorch官方默认版本是CUDA12.1，即如果你是通过```pip3 install torch``` 安装的，则pytorch是cuda...
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。
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...