首先先说结论，你的驱动版本已经是最新的了，因此理论上支持安装任何CUDA版本（驱动版本向后兼容），由于...
NVIDIA-SMI: NVIDIA-SMI是NVIDIA显卡的系统管理接口,可以用于获取显卡硬件和驱动程序的信息,以及进行一些基本的管理和监控操作。 Driver Version: 这是NVIDIA显卡驱动程序的版本号,表示当前系统中安装的NVIDIA驱动程序的版本号。 CUDA Version: 12.1: 这是CUDA的版本号,表示当前系统安装的CUDA版本号为12.1。CUDA是NVIDIA...
右上角是当前显卡驱动最高支持的 CUDA 版本（向下兼容），但并不代表环境中的 CUDA 版本！！！
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...
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/
不一样可能是由于 Ubuntu 仓库里的 nvidia-cuda-toolkit 包版本和你的 NVIDIA 驱动支持的 CUDA 版本不匹配。你可以去 NVIDIA 官网下载和你的驱动匹配的 CUDA 版本就行。 /usr/local/cuda/version.txt 文件找不到可能是因为 CUDA 安装时候没有建这个文件,或者 CUDA 的安装路径不是 /usr/local/cuda。你试一下...
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...
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...
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...
回答：nvidia-smi显示的CUDA Version是当前驱动的最高支持版本，因为CUDA是向下兼容的，所以最高支持版本以下的CUDA版本都是支持的，以图1为例，nvidia-smi显示最高版本支持为11.4，那11.4以及11.4一下的版本都是支持的。问题：我没有跑程序，为啥显存还是被占用？回答：这种情况有可能是当前用户上次跑程序没有...