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。
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。
看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(Driver Version),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看; 另一个是运行API(Runtime Version)是软件运行所需要的。一般驱动API版本>=运行API版本即可。 具体参考: https://stackoverflow.com/questions/53422407/different-cuda-versions-shown-by-nvcc-and-nvidia-sm...
搜了一下大概意思就是我安装的dgl的cuda版本和我自己的cuda版本不匹配,然后一顿搜索以后,又找到了 nvcc --version这个命令,显示出来的cuda版本竟然是9.1 所以,此时的情况是:nvidia-smi和nvcc --version出来的版本不一致,这主要是因为,CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。关于这两个具体的区别...
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...
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...
1、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 Driver API的型号,而nvcc的结果是对应 CUDA Runtime API 2、在安装CUDA 时候会安装3大组件,分别是 NVIDIA 驱动、toolkit 和 samples。NVIDIA 驱动是用来控制 GPU...
通过nvcc -V 与nvidia-smi得到的cuda版本不一样怎么办? 用which nvcc查看发现nvcc路径是/usr/bin/nvcc,而不是/usr/local/cuda/bin/nvcc,怎么办? 上面的两个问题可以通过如下方法解决: 使用sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 卸载旧版本 再使用sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit重新安装 最后...
CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本(如9.2和10.0等)。 用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi就属于这一类API。 用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。(CUDA...