执行nvidia-smi,是显卡驱动给的信息,只要安装了显卡驱动就可以显示。而nvcc指令,相关的是cuda-toolkit,需要单独下载安装,此时需要做的就是下载一个cuda,安装到任意的目录后,将安装目录记录到系统环境变量中。 02-19· 浙江 回复2 小小趴菜 作者 是的,要单独下载解压的。这个主要是有时系统安装了什么环境...
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...
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。
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...
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全称是NVIDIA System Management Interface,是一种命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。 CUDA有runtime api和driver api,两者都有对应的CUDA版本, nvcc --version 显示的就是前者对应的CUDA版本,而 nvidia-smi显示的是后者对应的CUDA版本...
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,具体方法是安装对应Driver API版本的cuda。 (实名diss tf, 用pytorch就没遇见过这个问题...
1. 彻底搞懂深度学习环境配置(conda虚拟环境、nvcc、nvidia-smi、cuda版本切换、cudnn、LIBRARY_PATH) 10:27 2. 语音识别技术精炼(CTC、LAS、Encoder-Decoder、RNN Transducer) 21:20 3. RNN-Transducer代码讲解 13:03 4. 目标检测SOTA算法Co-DETR原理和代码讲解(传统目标检测和端到端方案的集大成者,无NMS...
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,第一次安装cuda时...
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...