可以用cat查看这个文件,比如我指向的是/usr/bin/nvcc $ cat /usr/bin/nvcc 输出的就是nvcc输出的cuda版本的所在地了,强行修改之 $ sudo vi /usr/bin/nvcc 把里头cuda版本换成你想要的,保存就好了,出来再nvcc -V版本就已经变化了,很省事
要实现版本的强制修改，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...
exec/usr/local/cuda/bin/nvcc 保存更改后,nvcc -V命令得到CUDA-10.1版本。 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。
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: nvcc&nvidia-smi nvcc属于时CU...
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``` ...
nvcc -V显示的CUDA版本与nvidia-smi显示的CUDA版本不一致?,看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(DriverVersion),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看;另一个是运行API(RuntimeVersion)是软件运行所需要的。一般驱动API版本>=运行API版本即可。
$ nvcc -V 后,它仍然输出版本 7.0。 编辑: $ which nvcc /usr/local/cuda-7.0/bin/nvcc $ echo $PATH /home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/home/arturo/torch/install/bin:/...
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...
nvidia-smi 中的CUDA 版本与 nvcc不一致 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...
我发现实验室的服务器中 nvidia-smi的结果 而nvcc -V的结果 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9.0和11.1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runtim... ...