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...
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。
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 和 nvcc --version 显示的版本不一致了。 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...
1、CUDA 有两种API,分别是 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的结果是对应 CUDA Runtime API 2、在安装CUDA 时候会安装3大组件,分别是 NVIDIA 驱动、toolkit 和 samples。NVIDIA 驱动是用来控制 GPU...
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 确定版本是否兼容。 如果不兼容,解决方案是更改Runtime API,具体方法是安装对...
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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,出现提示没有安装 找到usr/local/cuda/bin 目录下,找到nvcc可执行文件,如果有 输入vi ~/.bashrc 在最后一行加环境变量 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin ...
如果您在安装完NVCC后无法找到nvidia-smi命令,可能是因为nvidia-smi不在您系统的PATH环境变量中。要解决这个问题,您可以尝试以下步骤:1. 找到nvidia-smi的安装位置。通常,nvidia-smi安装在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe路径下。2...