驱动版本是向后兼容的，也就是说驱动升级之后，CUDA不用升级，因为高版本的驱动支持低版本的CUDA。关于C...
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 …
连cuda都显示不了，而是显示出如标题所示的报错Nvidia NVML Driver/library version mismatch。
其实,只要上去Pytorch官网瞄瞄,细心的你应该能够发现在命令中指定CUDA版本时,用的是cudatoolkit,而 nvcc --version 显示的版本就是通过CUDA Toolkit Installer在安装时决定的,因此,我们应该选择与 nvcc --version 对应的CUDA版本匹配的Pytorch。 Pytorch官网页面 相对而言,nvidia-smi 显示的是driver api对应的CUDA版本,...
nvcc -V显示的CUDA版本与nvidia-smi显示的CUDA版本不一致?,看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(DriverVersion),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看;另一个是运行API(RuntimeVersion)是软件运行所需要的。一般驱动API版本>=运行API版本即可。
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow-gpu ubuntu16.04 下载链接:ubuntu16.04 硬盘安装参考:ubuntu16.04硬盘安装教程 nvidia驱动 下载链接:nvidia驱动 #此处建议将驱动复制到home目录下,顺便重命名为0.run 卸载原有驱动 使用apt-get安装: sudo apt-get remove –purge nvidia* 使用run file安装:此处可省略。。。
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...
可以看到我这里显示的是 535.171.04,接着输入命令查看内核的版本: 代码语言:javascript 复制 cat/proc/driver/nvidia/version 内核版本是535.154.05,跟我们之前的版本不是很对应。这就是问题所在。 Ubuntu显卡驱动自动更新,导致更新后的驱动程序和系统正在使用的内核程序版本不一致了。所以解决问题的思路就是让其版本一...
Driver Version: 显示当前安装的NVIDIA驱动版本,这里是 535.154.05。 CUDA Version: 显示当前支持的CUDA版本,这里是 12.2。这告诉你安装的CUDA库版本,用于CUDA编程和运行CUDA应用程序。 GPU Name (e.g., NVIDIA A10): 显示GPU的型号,这里是NVIDIA A10。