是指你安装的这个nvidia驱动支持的cuda的最高版本，你安装cuda版本低于等于它这个版本就行了。
我运行了 cat /usr/local/cuda/version.txt 企图找到我的cuda版本,但是没有这个文件,所以我就nvidia-smi,看了一下是cuda 11.0 我就去dgl官网选择了对应cuda版本的dgl,安装完毕以后,在import dgl时,又出现了以下错误;libcublas.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory 搜了一下大概...
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...
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...
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...
当面对nvcc-v显示的CUDA版本高于nvidia-smi的CUDA版本时，首先明确结论，解决方法通常有以下两点。探究原因之前，需要考虑你的PyTorch版本。值得注意的是，PyTorch自带CUDA支持，不会使用系统预装的CUDA版本。因此，应验证PyTorch的版本是否与系统CUDA版本兼容。以2023年10月25日为例，官方PyTorch默认版本为CUDA...
深入理解深度学习环境,如anaconda、虚拟环境、cuda版本、环境变量等问题。材料地址:https://gitee.com/china_bing/AI-Practiceshttps://github.com/chinabing/AI-Practices, 视频播放量 198、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 7、转发人数 0, 视频作者 平凡的
2可以安装545驱动，那样可以用12.3的cuda，单需要去NVIDIA官网下载安装。我选择网络安装12.3版本cuda ...
重装了nvidai cuda ,启动了nvidia-fabricmanager CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()解决方法 $ python mcw.py /home/mcw/mambaforge/envs/
,nvidia-smi 和 nvcc 结果的版本为何不一致这两篇文章给出了解释。 CUDA版本不一致真麻烦呀,那可以自己升级CUDA版本吗? 答案是可以的:非root用户安装cuda与cudnn - 你好小雅的文章 - 知乎,服务器安装(多版本) CUDA 和 cuDNN,不影响其他人 但是这些教程看起来就很复杂,万一我把公司的服务器弄坏了就不好搞...