nvidia-smi | grep "CUDA Version" # 确认系统CUDA编译器版本 nvcc --version | grep "release" # 验证PyTorch识别的CUDA python -c "import torch; print(f'PyTorch CUDA: {torch.version.cuda}')" 2.硬件加速测试 import torch # 测试张量运算 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'c...
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64 添加到环境变量之后,你就可以通过“nvcc –version”命令来查看cuda的版本了! 如果重新登录之后又出现如下的情况 caovan@caovan-Super-Server:~$ nvcc --version 找不到命令 “nvcc”,但可以通过以下软件包安装它: sudo apt install nvidia-cuda-...
1、查看CUDA版本并卸载当前cuda 1.1 查看cuda版本 nvcc --version 2.2 卸载cuda. 首先进入cuda安装目录,一般为/usr/local/目录cd/usr/local/cuda-9.0/bin/ ./uninstall_cuda_9.0.pl 2、下载CUDA 2.1 查看操作系统 cat /etc/os-release 2.2 根据nvidia-msi命令可以看到驱动支持的最高cuda版本为12.2,结合操作系统...
架构信息:Turing(CUDA 10 and later),SM75 or SM_75, compute_75 – Driver Version:470.129.06 CUDA Version:11.4 CUDNN_VERSION:8204 (8.2.4) Host compiler version : GCC 7.5.0 驱动安装# 两种安装方式: Ubuntu更新软安装 - 打开Software & Updates软件 -> Additional Drivers -> 等待搜索完毕 -> 选...
系统内核: Linux version 4.13.0-31-generic GPU: GTX 1080 CUDA:cuda-9.1, cudnn-7.0.1,deb (local)安装方式 nvidia driver: nvidia driver 387.26 Nvidia已经更新了驱动,只需要安装新的驱动就可以解决linux kernel和nvidia driver不兼容的问题。不过,devtalk安装的新驱动版本为nvidia driver 390,在尝试了单独下载...
N卡在深度学习领域具备无可替代的地位,这里记录以下在我这台配备GF MX250 N卡笔记本 上安装cuda以及cuNN的具体步骤。MX250属于低端显卡了,一开始我还担心它会不会不支持CUDA,后面确认了一下,发现可以支持。关于确认N卡是否支持CUDA以及支持版本的具体步骤,可以参考我的这篇博客: ...
sudo ubuntu-drivers autoinstall 无需进行任何设置 ,安装完成后sudo reboot 3.重启后,输入这个查看是否安装成功了 bash nvidia-smi 同时右上角也可以看到CUDA版本(11.1好像pytorch还不支持 LOL) 2. Optional: 卸载显卡(当你要换显卡的时候) 首先打开自己的software & updates: 选择用独显来显示,不然直接从硬件换显...
登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 选择自己的系统和显卡型号,查看自己可以使用的显卡驱动列表: 虽然显卡菜了些,驱动还是很先进的 这里建议驱动版本稍新一些,CUDA对显卡驱动的依赖是向下兼容的 我选择了466.11的驱动 Tips:如果浏览器下载时快时慢,可以将下载链接放到迅雷里下载,速度感人 ...
I had tested in Ubuntu 20.04.3 and 21,04 64 bits both drivers below : Driver 465.31 install CUDA runtime 11.3 compatible with Geforce 600 Kepler. Driver 470 install CUDA runtime 11.4 not is compatible with Kepler thus not CUDA and NVENC are available. ...
print(torch.version.cuda) 1. 2. 如果是在命令行下面的话,可以使用下面的指令检查 $ nvidia-smi 1. 下面从头开始讲 1.查看显卡型号 输入如下命令: lshw -c video 1. 会显示以下信息 WARNING: you should run this program as super-user. *-display ...