使用nvcc -V命令可以查看CUDA的版本,如下所示为正常的输入、输出内容,可以看出通过nvcc -V命令,可以看到目前所使用的CUDA版本。 解决方案 根据提示内容,说nvcc没有找到,但可以通过sudo apt install nvidia-cuda-toolkit命令安装,注意:千万不能使用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit命令,否则会重新安装CUDA(而且会...
安装了NVIDIA驱动程序及CUDA后，使用nvcc -V命令却提示不存在？这是因为在环境变量中没有配置CUDA的路径。解决方法如下：首先，查看CUDA的安装位置。接着，打开并编辑环境变量配置文件。在文件末尾添加CUDA的安装路径。确保保存并退出编辑模式。刷新~/.bashrc文件，使其生效。最后，重新使用nvcc命令查看CUDA...
路径。是的，就是这样，案例结束。不要学我把CUDA路径留在外面...而且nvcc -V确实正确地显示了您当前...
nvcc -V输出版本不正确会导致较多cuda代码编译的问题,比如detectron2中的自定义算子编译步骤。 按此方法更改后可正确编译。
你需要找到对应的CUDA版本文件并替换现有的版本。以`/usr/bin/nvcc`为例，你需要将这个文件内的CUDA版本信息替换为你想要的版本。完成后，保存更改，并重启终端以使新设置生效。再次运行`nvcc -V`，你将看到nvcc的版本已经成功更新为你指定的版本。这种方法简单直接，可以快速解决版本不一致的问题。
1 问题 为何nvidia-smi 中的CUDA 版本与 nvcc不一致,nvidia-smi的结果显示CUDA版本是10.0,而从nvcc-V命令来看,却是CUDA 9.0。 2 分析 其实是因为CUDA 有两种API,分别是 运行时 API 和 驱动API,即所谓的 Runtime API 与 Driver API。 nvidia-smi 的结果除了有 GPU 驱动版本型号,还有 CUDA 【Linux】常用命令...
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...
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...
- -Xptxas=-v:查看PTX代码使用的资源情况和性能指标。 第三步:使用库和头文件 在CUDA编程中,常常需要使用CUDA SDK提供的库和头文件。通过下列选项可以指定nvcc编译时需要链接的库文件和头文件路径。 - -I<include path>:添加头文件路径。 - -L<lib path>:添加库文件所在路径。 - -l<library name>:指定库...