执行nvidia-smi,是显卡驱动给的信息,只要安装了显卡驱动就可以显示。而nvcc指令,相关的是cuda-toolkit,需要单独下载安装,此时需要做的就是下载一个cuda,安装到任意的目录后,将安装目录记录到系统环境变量中。 2024-02-19· 浙江 回复2 小小趴菜 作者 是的,要单独下载解压的。这个主要是有时系统安装了什么...
若遇到使用nvidia-smi时一切正常，但执行nvcc -V命令时出现“command not found”错误，这通常意味着环境变量尚未正确配置。无需采用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit的简便方法，可能会导致重装整个CUDA环境，反而带来不必要的繁琐。为解决此问题，首先需确认CUDA是否已安装在系统中。一般而言，CUDA版本...
如果您在安装完NVCC后无法找到nvidia-smi命令,可能是因为nvidia-smi不在您系统的PATH环境变量中。要解决这个问题,您可以尝试以下步骤:1. 找到nvidia-smi的安装位置。通常,nvidia-smi安装在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe路径下。2...
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得结果对应CUDA Runtime API。 遇到两者不一致问题,我们可以查看 docs.nvidia.com/cuda/cu 确定版本是否兼容。 如果不兼容,解决方案是更改Runtime API,具体方法是安装对应Driver API版本的cuda。 (实名diss tf, 用pytorch就没遇见过这个问题!
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。 如何安装 https://pytorch.org/get-started/locally/ ...
nvcc & nvidia-smi 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...
例如,如果nvidia-smi报告CUDA 10.2,而nvcc -V报告CUDA 10.1,则通常不需要担心。它应该可以正常工作,并不一定意味着您“实际安装了CUDA 10.2,但是想要安装CUDA 10.1”。 如果nvcc命令没有任何报告(例如Command 'nvcc' not found...),或者报告了意外的CUDA版本,这也可能是由于CUDA安装不正确,即上述强制步骤未正确...
I’ve tried to set the PATH variable to include /usr/local/cuda-12.0/bin${PATH:+:${PATH}} as instructed Post-installation Actions. However, there is any cuda directory in /usr/local/ $ nvidia-smi Fri Mar 10 15:26:16 2023…
首先卸载nvcc 命令:sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 然后输入nvcc --version 查询版本号,出现提示没有...
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...