不一样可能是由于 Ubuntu 仓库里的 nvidia-cuda-toolkit 包版本和你的 NVIDIA 驱动支持的 CUDA 版本不匹配。你可以去 NVIDIA 官网下载和你的驱动匹配的 CUDA 版本就行。 /usr/local/cuda/version.txt 文件找不到可能是因为 CUDA 安装时候没有建这个文件,或者 CUDA 的安装路径不是 /usr/local/cuda。你试一下...
Hi there, I’m setting up my environment for deep learning, however when I run the command nvidia-smi I don’t see cuda even though it’s installed. x@x-Lenovo-Legion-Y530-15ICH:~$ nvidia-smi Thu Dec 20 19:03:03 2018 …
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...
1,CUDA Driver Version是跟nvidia的GPU驱动(nvidia-driver)绑定在一起的: 你在终端通过命令更新下载驱动后,再执行nvidia-smi得到如下图中右上角显示的cuda版本,例如我的: 上图表明:我现在的驱动版本是440.95.01,可以支持<=10.2版本的cuda 2,CUDA Runtime Version是你自己在系统上安装的cuda版本,是你跑深度学习模...
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。
通常,driver api的版本能向下兼容runtime api的版本,即nvidia-smi 显示的版本大于nvcc --version 的版本通常不会出现大问题。 多版本CUDA切换 多版本CUDA下载地址 进入以上链接下载指定版本的CUDA,这里以CUDA Toolkit 11.0 Update 1为例: 选择自己的操作系统、架构以及对应的安装类型。
我对运行which nvcc和nvidia-smi所显示的不同CUDA版本感到非常困惑。我在我的ubuntu 16.04上安装了cuda9.2和cuda10。现在我将路径设置为指向cuda9.2。所以当我运行时 $ which nvcc /usr/local/cuda-9.2/bin/nvcc 然而,当我运行时 $ nvidia-smi Wed Nov 21 19:41:32 2018 +---+ | NVIDIA-SMI 410.72 Drive...
Type"help","copyright","credits"or"license"formore information.>>>import torch>>>torch.cuda.is_available() True>>> 注意:在使用A100-80G服务器时,不用轻易使用apt-get更新或者开启Ubuntu系统更新。 nvidia-fabricmanager 这个包某些原因更新了,如在系统自动更新或者apt-get update、apt-get upgrade等过程中...
NVIDIA 显卡信息(CUDA信息的查看) 1. nvidia-smi 查看显卡信息 nvidia-smi 指的是 NVIDIA System Management Interface; 在安装完成 NVIDIA 显卡驱动之后,对于 windows 用户而言,cmd 命令行界面还无法识别 nvidia-smi 命令,需要将相关环境变量添加进去。如将 NVIDIA 显卡驱动安装在默认位置,nvidia-smi 命令所在的完整...