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...
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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 Toolkit Installer通常会集成了GPU driver Installer,如果你的CUDA均通过CUDA Tooklkit Installer来安装,那么runtime api 和 driver api的版本应该是一致的,也就是说, nvcc --version 和 nvidia-smi 显示的版本应该一样。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 ...
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/
参考文章:jianshu.com/p/eb5335708 总结就是: nvcc --version 是由CUDA toolkit installer安装的关于runtime api的文件 nvidia-smi是由GPU driver installer安装的,关于driver api的文件 在安装pytorch的时候,选择与nvcc 版本一致的torch sudo ln -s 可以用于添加软链接 ...
libcuda.so的版本即是调用nvidia-smi命令后显示在右上角的CUDA version，而libcudart.so的版本则是调用...
实际上，CUDA包含用户态驱动与运行时、库和工具两部分。安装驱动时，英伟达将驱动与对应版本的CUDA打包提供，因此nvidia-smi显示的是用户态的CUDA驱动版本。而通过其它方式安装的CUDA toolkit版本，不包含驱动部分，nvcc显示的则是运行时版本。理论上，为确保兼容性，应使两者版本一致。同时，重要的是了解CUDA...
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...