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,nvcc关联了第一次安装的版本,并放在了环境变量中的/usr/bin目录下。 而我们前面添加环境变量的方式,是把目标版本的cuda路径放在了$PATH变量的最后面,查找程序的时候会先...
CUDA Toolkit Installer通常会集成了GPU driver Installer,如果你的CUDA均通过CUDA Tooklkit Installer来安装,那么runtime api 和 driver api的版本应该是一致的,也就是说, nvcc --version 和 nvidia-smi 显示的版本应该一样。否则,你可能使用了单独的GPU driver installer来安装GPU dirver,这样就会导致 nvidia-smi ...
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...
一般驱动API版本>=运行API版本即可。 具体参考: https://stackoverflow.com/questions/53422407/different-cuda-versions-shown-by-nvcc-and-nvidia-smi
参考文章:jianshu.com/p/eb5335708 总结就是: nvcc --version 是由CUDA toolkit installer安装的关于runtime api的文件 nvidia-smi是由GPU driver installer安装的,关于driver api的文件 在安装pytorch的时候,选择与nvcc 版本一致的torch sudo ln -s 可以用于添加软链接 ...
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...
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。 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。
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和对应的功能,有一些文章也有解释,但重点就是一个: !!!应该根据runtime cuda版本选择tf/torch/dgl等对应的cuda版本 所以,我的runtime cuda是9.1,但dgl...
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