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。
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...
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runtime API是要安装CUDA toolkit才会有的。 所以我...
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、...
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...
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的最低驱动版本要求。驱动版本向后兼容，即驱动升级时，...
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/ailme/lib/python3.11/site-packages/torch/cuda/__init__.py:118: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected errorfromcudaGetDeviceCount(). Did...
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...
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和对应的功能,有一些文章也有解释,但重点就是一个: !!!应该根据runtime cuda版本选择tf/torch/dgl等对应的cuda版本 ...
看到这篇文章,大概意思是说CUDA有两种API,一个是驱动API(Driver Version),依赖NVIDIA驱动,由nvidia-smi查看; 另一个是运行API(Runtime Version)是软件运行所需要的。一般驱动API版本>=运行API版本即可。 具体参考: https://stackoverflow.com/questions/53422407/different-cuda-versions-shown-by-nvcc-and-nvidia-sm...