Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version CUDA有两种API,运行时API和驱动API,即所谓的Runtime API与Driver API。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...
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...
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。
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CW 近日在自己的机子上发现,nvcc --version和nvidia-smi显示出来的CUDA版本不一致,其中前者显示的版本是10.2,而后者是11.0,但是深度学习相关的程序是能正常跑的,期间GPU也确实有在使用(通过nvidia-smi可以看出)。 由于个人一贯以来的“居安思危”风格,担心这种情况会埋坑,于是查阅了相关资料进行了解,正好也弥补了这...
nvcc&nvidia-smi nvcc属于时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,用来帮助管理和监控NVIDIA GPU设备的。 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,...
首先要明确一点，PyTorch是自带cuda的，不会用你系统装的cuda，所以你要检查你的pytorch版本是哪个，然后...
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...
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...