~$sudovi/usr/bin/nvcc exec/usr/local/cuda/bin/nvcc 保存更改后,nvcc -V命令得到CUDA-10.1版本。 nvcc -V输出版本不正确会导致较多cuda代码编译的问题,比如detectron2中的自定义算子编译步骤。 按此方法更改后可正确编译。
当面对nvcc-v显示的CUDA版本高于nvidia-smi的CUDA版本时，首先明确结论，解决方法通常有以下两点。探究原因之前，需要考虑你的PyTorch版本。值得注意的是，PyTorch自带CUDA支持，不会使用系统预装的CUDA版本。因此，应验证PyTorch的版本是否与系统CUDA版本兼容。以2023年10月25日为例，官方PyTorch默认版本为CUDA1...
看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(Driver Version),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看; 另一个是运行API(Runtime Version)是软件运行所需要的。一般驱动API版本>=运行API版本即可。
目前是2023年10月25日，pytorch官方默认版本是CUDA12.1，即如果你是通过```pip3 install torch``` ...
目前通过 runfile(local) 方式安装,最终nvcc -V看到的版本有偏差(安装12.4,显示12.0),但不影响使用llama-factory, llama.cpp 等使用(llama-cpp-python的 cuda 版本 会安装失败,原因尚未深究) 如果需要nvcc -V看到和目标安装版本 完全一致的版本,可以尝试 deb(local) 等方式来安装,并做好可能需要删除重新安装的尝...
(base) root@sh:/home/sh# nvcc -V Command 'nvcc' not found, but can be installed with: apt install nvidia-cuda-toolkit (base) root@sh:/home/sh# 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17.
一、问题描述及可能原因 在安装CUDA后，通过执行`nvcc -v`命令来查看NVIDIA编译器版本时，如果遇到报错，可能的原因有以下几点：1. CUDA安装不完整或安装过程中出现问题，导致nvcc未能正确安装或配置。2. 系统环境变量未正确设置，导致无法找到nvcc路径。3. 显卡驱动不兼容或与CUDA版本不匹配，影响nvcc的...
使用nvcc -V命令可以查看CUDA的版本,如下所示为正常的输入、输出内容,可以看出通过nvcc -V命令,可以看到目前所使用的CUDA版本。 解决方案 根据提示内容,说nvcc没有找到,但可以通过sudo apt install nvidia-cuda-toolkit命令安装,注意:千万不能使用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit命令,否则会重新安装CUDA(而且会...
当你在完成CUDA的安装后，遇到nvcc -V报错的问题，很可能是CUDA运行库的路径设置出现了问题。对于Windows用户，你需要检查系统设置。具体步骤是：打开"控制面板"，然后选择"系统和安全"，接着找到"系统"，点击"高级系统设置"。在"系统属性"窗口中，切换到"高级"标签页，接着点击"环境变量"按钮。在环境...
nvcc -V查看运行CUDA版本出现问题bash: nvcc: command not found,查看/usr/local/cuda,发现该文件夹存在,故cuda已安装,没有激活环境。 解决方法 vim ~/.bashrc # set env for cuda export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin source ~/.bashrc 参考资料 解决nvcc...