因此理论上支持安装任何CUDA版本（驱动版本向后兼容），由于新版本的CUDA功能更强，简单点来说安装最新的...
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致即可。 方法一:重启 直接reboot重启系统即可,系统会自动跟新内核,使得版本一致:reboot 然后就可以看到对应的显卡了。 方法二:不用重启 采用指令退出当前内核使用的显卡模块,然后重新加载升级后版本的...
因为每个 CUDA 版本都有特定的最低驱动程序版本要求，比如 CUDA 12.0 驱动版本至少为http://510.xxx。
nvidia-smi查看的是driver API,nvcc -V查看的是runtime API。 driver API的版本必须要大于等于runtime API。 另一个版本号是Driver Version,图中是550.107.02,这个是NVIDIA驱动的版本。 只要安装显卡驱动了,就会有Driver Version和CUDA驱动API,这两个是捆绑的。而runtimeAPI是要安装CUDA toolkit才会有的。 所以我们...
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...
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 ...
CW 近日在自己的机子上发现,nvcc --version和nvidia-smi显示出来的CUDA版本不一致,其中前者显示的版本是10.2,而后者是11.0,但是深度学习相关的程序是能正常跑的,期间GPU也确实有在使用(通过nvidia-smi可以看出)。 由于个人一贯以来的“居安思危”风格,担心这种情况会埋坑,于是查阅了相关资料进行了解,正好也弥补了这...
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 ...
在对服务器主机进行驱动升级时，特别是涉及到Nvidia-Driver（NVIDIA-SMI 550.67）的更新，需要注意几个关键步骤。首先，确保gcc、make和g++版本与系统兼容，避免因内核升级导致的头文件缺失问题。如果遇到这类问题，检查'/var/log/nvidia-installer.log'的日志，确认gcc版本的一致性，如有警告，尝试重新...
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