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...
nvcc属于时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,用来帮助管理和监控NVIDIA GPU设备的。 当我们安装一个版本的cuda时,实际上会同时安装runtime api和driver api,前者对应nvcc后者对应nvidia-smi查看到的。个人理解是,第一次安装cuda时...
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得结果对应CUDA Runtime API。 遇到两者不一致问题,我们可以查看 docs.nvidia.com/cuda/cu 确定版本是否兼容。 如果不兼容,解决方案是更改Runtime API,具体方法是安装对应Driver API版本的cuda。 (实名diss tf, 用pytorch就没遇见过这个问题...
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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 ...
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...
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...