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 …
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3. 使用NVIDIA-SMI工具 (Using NVIDIA-SMI Tool) NVIDIA-SMI(NVIDIA System Management Interface)是一个命令行工具,可以提供关于GPU的详细信息,包括CUDA版本、驱动版本和GPU使用情况。 3.1 在Windows上使用NVIDIA-SMI (Using NVIDIA-SMI on Windows) 在Windows上,你可以通过以下步骤使用NVIDIA-SMI工具: 打开命令提示...
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...
看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(Driver Version),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看; 另一个是运行API(Runtime Version)是软件运行所需要的。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-sm...
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 ...
回答：nvidia-smi显示的CUDA Version是当前驱动的最高支持版本，因为CUDA是向下兼容的，所以最高支持版本以下的CUDA版本都是支持的，以图1为例，nvidia-smi显示最高版本支持为11.4，那11.4以及11.4一下的版本都是支持的。问题：我没有跑程序，为啥显存还是被占用？回答：这种情况有可能是当前用户上次跑程序没有...
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。