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...
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。
nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool,它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本,并不知道安装了什么版本的GPU driver,甚至不知道是否安装了GPU driver。 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...
分析-nvidia-smi 中的CUDA 版本与 nvcc不一致 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、...
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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 ...
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...
首先卸载nvcc 命令:sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 然后输入nvcc --version 查询版本号,出现提示没有安装 找到usr/local/cuda/bin 目录下,找到nvcc可执行文件,如果有 输入vi ~/.bashrc 在最后一行加环境变量 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin ...
1.nvcc nvcc 是The main wrapper for the NVIDIA CUDA Compiler suite. Used to compile and link ...