GPU核心的架构影响着系统可以安装的驱动和CUDA Toolkit版本,需要在nVidia官网查询GPU架构和CUDA算力,根据算力安装对应的驱动和CUDA Toolkit版本,如果版本错误,CUDA Toolkit会正确安装,但是程序将不会正确执行。 在WSL2中,由于nVidia驱动是默认安装的,因此一定要选择驱动版本对应的CUDA Toolkit版本,不要盲目安装或更新最新版...
1)用WSL-Ubuntu Package安装CUDA Toolkit 11.8,官网网址有安装命令! 2)用Meta Package安装CUDA Toolkit(注意:不要在WSL2上安装NVIDIA driver) $wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin$sudomvcuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-reposit...
在WSL2中,你通常不需要直接安装CUDA驱动,因为Windows的NVIDIA驱动会自动被WSL2使用。但是,你需要安装CUDA Toolkit和NVIDIA Container Toolkit。 安装NVIDIA Container Toolkit: 打开WSL2终端,然后运行以下命令来安装NVIDIA Container Toolkit。 bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ &&...
cuda toolkit安装之后,/usr/local/目录下存在 若干 cuda开头的文件夹,比如 cuda,cuda11,cuda10之类;据说cuda就是cuda11或者10的软连接,方便用户引用具体cudatoolkit版本。 对于在conda虚拟环境中,conda install cudatoolkit 也行,但是只会安装部分库,因此会导致 比如 查看cudatoolkit命令 (nvcc -V)无法使用。为了以...
CUDA Toolkit Documentationdocs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html 我第一时间体验了这个新特性,并把过程分享出来。1. 安装windows预览版并切换到“Fast Ring" 通道。要求windows版本为 Build 20145或更高。 我的版本是 Build 20150.2. 在windows上安装CUDA on WSL 驱动 ...
接着安装Nvidia针对wsl的驱动(Windows上):https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download 3.1、安装cuda-toolkit 接下来,打开我们安装的Linux子系统。 首先你可能要先安装gnupg2: 设置cuda的仓库地址,并更新。 sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804...
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> ...
三、CUDA与Pytorch安装 注:WSL只有CUDA 11.x版本支持 首先贴出官方文档,英文的,很全,希望自己琢磨的可以看这个自行进行安装,比如如何使用自己早就在Windows安装好的CUDA 11.x等等,我在这里只会提到我用到的CUDA Toolkit的新安装方法。 https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html ...
需要在WSL2端安装CUDA-Toolkit，WSL2端的CUDA-Toolkit的版本需要低于Win端，因此选择CUDA-Toolkit-11.6...
$ conda create -n torch python=3.9 $ conda install jupyter notebook $ conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11 -c pytorch -c conda-forge $ conda install ipykernel $ python -m ipykernel install --name torch --user $ pip install autopep8...