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。
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...
所以我就去下载高一点版本的cuda(我下的是11.8,下载完后我用nvcc-V的命令,发现cuda的版本确实是11.8,也就是刚刚下载的新版本,如下 可是我用NVIDIA-smi命令再次执行时,返回的结果还是和图一一样,就是cuda版本的显示并没有更新,然后我网上也找了很多方法都是徒劳,请问这里有没有大佬能给出点建议解决这一问题,万...
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CUDA1...
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。
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...
nvidia-smi全程是NVIDIA System Management Interface ,它是一个基于前面介绍过的NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。 nvcc和nvidia-smi显示的CUDA版本不同? 在我们实验室的服务器上nvcc --version显示的结果如下: ...
1.nvcc nvcc 是The main wrapper for the NVIDIA CUDA Compiler suite. Used to compile and link ...
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89 Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0 and with: nvidia-smi +---+ | NVIDIA-SMI 535.104.12 Driver Version: 535.104.12 CUDA Version: 12.2 | |---+---+---+ | GPU Name