ERROR: /home/rthete/CUDA_Freshman/3_sum_arrays/sum_arrays.cu:38,code:35,reason:CUDA driver version is insufficientforCUDA runtime version 在官网查看一下:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 发现我474.44的驱动装了个12.2的cuda,显然是不匹配的 按第四步卸载之后继续...
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run 一路安装,得到安装结果: === = Summary = === Driver: Not Selected Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-11.8/ Please make sure that ...
安装CUDA 在Nvidia 官网选择对应版本:developer.nvidia.com/cu。比如我选择的是 11.7 版本,选择 Linux , x86_64 , WSL-Ubuntu , 2.0 , deb(local) ,如下图 pp8JxNF.png 使用提示的安装命令直接安装即可 CUDA默认安装路径为/usr/local/cuda/ 安装nvcc sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 输入nvcc –versio...
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https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我的是12.0,所以选择 然后进入后根据具体的情况,选择安装方式,我测试 runfile 没有问题。 如下过程都在wsl 的linux环境中完成。 wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.1/local_installers/cuda_12.0.1_525.85.12_linux.run ...
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 注意: 本文方法是唯一成功的方法,如果采用和物理机ubuntu一样的在nvidia官网下载cuda版本,然后手动安装,那么在编译好.cu文件后运行则会报错,报错信息为无法检测到显卡/显卡驱动。 测试代码: x.cu #include <stdio.h> ...
1. 安装WSL 2. 安装AI开发环境 请参考 深度学习 | 还在用双系统？一文教你PyCharm+WSL2+CUDA搭建开发环境_pycharm wsl-CSDN博客 2-ex. 在 Pycharm 中配置 WSL 内的 Python 解释器 这一步操作可以帮助我们实现使用WSL宿主机在WSL内的开发。在新建一个项目时，可以选择WSL内的路径作为项目路径，...
三、安装CUDA 注意:Windows平台安装最新的NIVDIA驱动以获得对vGPU的支持(早期是单独的版本现在不是) sudoapt-key del 7fa2af80wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pinsudomvcuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600sudo...
1. 安装nVidia GPU驱动 2. 安装WSL2 3. 在WSL2中安装CUDA 日常办公使用的是Windows操作系统,但是开发过程中不可避免要使用到Linux且需要GPU支持,VMWare和VBox等虚拟机方案不支持游戏显卡虚拟化,在不安装双系统情况下WSL2不仅可以提供Linux较为完整的支持,同时还能共同host中的GPU,是一个较为理想的解决方案。
install安装cuda的时候，它自动给我装了一个10.0的cuda，后来我又手动装了一个12.2的cuda，然后我...