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。
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...
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...
查看了一下CUDA的版本,用nvcc -V得到的是V11.6.124,用nvidia-smi得到的版本是11.4。 nvcc 和 nvidia-smi的作用 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。
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。具体
nvcc属于时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,用来帮助管理和监控NVIDIA GPU设备的。 当我们安装一个版本的cuda时,实际上会同时安装runtime api和driver api,前者对应nvcc后者对应nvidia-smi查看到的。个人理解是,第一次安装cuda时...
实际上,CUDA有两种API:运行时(runtime)API和驱动(driver)API。nvidia-smi查看的是driver API,nvcc -V查看的是runtime API。 driver API的版本必须要大于等于runtime API。 另一个版本号是Driver Version,图中是550.107.02,这个是NVIDIA驱动的版本。
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