1. 安装驱动(非必须) 在安装CUDA Toolkit之前,不需要先安装nVidia GPU driver。因为nVidia提供的CUDA安装包自带有对应版本的驱动程序,也就是说直接安装最新版本的驱动可能并不是一个好的选择。此外,WSL2不需要安装驱动,因为自带。 如果一定想要使用自己的驱动而不是CUDA提供的驱动,则需要在安装CUDA的时候使用不安装驱...
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...
安装完成后,我们输入nvcc-v验证是否安装成功。 nvcc-v 不出所料的话,你会非常正常的看到command not found,不过不用担心,这是非常正常的一个现象,我们只需要为其添加进入环境变量即可。 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin 我们再次输入nvcc-v,我们将看以下情景。 图5·安装CUDA Toolkit后的状态 最后,我们...
在WSL2中,你通常不需要直接安装CUDA驱动,因为Windows的NVIDIA驱动会自动被WSL2使用。但是,你需要安装CUDA Toolkit和NVIDIA Container Toolkit。 安装NVIDIA Container Toolkit: 打开WSL2终端,然后运行以下命令来安装NVIDIA Container Toolkit。 bash distribution=$(. /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...
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> ...
2. WSL2与Ubuntu 20.04: 通过Microsoft Store安装Ubuntu 20.04，确保WSL2已启用。后续升级WSL kernel至5.10.43.3或更高版本，以支持NVIDIA功能。3. 安装CUDA Toolkit 12.2: 根据CUDA 12.2 Release Notes选择合适的版本，注意选择CUDA 11.8更佳，因其与PyTorch的正式版兼容。安装时注意是针对WSL...
进入https://developer.nvidia.com/cuda-downloads看到,默认的是12.1版本,不是我们想要的。找到 Archive of Previous CUDA Releases 也就是https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive打开后,找到11.6.2版本(https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-2-download-archive)。
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...
在完成系统配置后，进入下一步。安装GPU驱动，此过程将自动安装CUDA、DirectML、DirectX，无需在WSL中额外安装任何Linux显示驱动。接下来，安装WSL2。建议使用Ubuntu作为分发版，操作步骤参照官方文档。继续，安装CUDA。在WSL2环境下执行指定的CUDA Toolkit下载链接中提供的脚本，确保选用与系统兼容的版本。紧接...