linux检查cuda版别,Linux体系中检查CUDA版别的具体攻略
时间:2025-01-06阅读数:8
在Linux体系上,检查CUDA版别一般能够经过运转`nvcc version`或`nvidiasmi`指令来完成。下面是具体的操作过程:
1. 翻开终端(Terminal)。2. 输入以下指令之一并按回车键: `nvcc version`:这个指令会显现NVIDIA编译器(nvcc)的版别,一起也包含CUDA版别信息。 `nvidiasmi`:这个指令会显现NVIDIA驱动程序和CUDA的版别信息,以及当时体系上的GPU信息。
例如,运用`nvcc version`指令的输出或许如下:
```nvcc: NVIDIA Cuda compiler driverCopyright 20052020 NVIDIA CorporationBuilt on Cuda compilation tools, release , V```
运用`nvidiasmi`指令的输出或许如下:
``` | NVIDIASMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2 || | GPU Name PersistenceM| BusId Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| MemoryUsage | GPUUtil Compute M. || | | MIG M. ||=============================== ====================== ======================|| 0 Tesla V100SXM2... Off | 00000000:00:1E.0 Off | 0 || N/A 33C P0 28W / 300W | 10196MiB / 16160MiB | 99% Default | ```
在这个输出中,`CUDA Version: 11.2`表明体系上装置的CUDA版别是11.2。请注意,这些输出或许会根据您的体系配置和装置的软件版别有所不同。
Linux体系中检查CUDA版别的具体攻略

跟着深度学习和高性能核算范畴的快速开展,CUDA(Compute Unified Device Architecture)已成为许多开发者和研究人员的首选核算渠道。在Linux体系中,正确检查CUDA版别关于保证软件兼容性和体系稳定性至关重要。本文将具体介绍如安在Linux体系中检查CUDA版别。
一、CUDA版别概述

CUDA是由NVIDIA开发的一种并行核算渠道和编程模型,它答应开发者运用NVIDIA的GPU进行通用核算。CUDA版别一般以数字表明,例如11.0、12.1等,每个版别都包含对特定GPU架构的支撑和一系列新功能。
二、检查CUDA版别的办法
三、运用nvcc指令检查CUDA版别
nvcc是NVIDIA CUDA编译器,它也能够用来检查CUDA版别。在终端中输入以下指令:
nvcc --version
或许:
nvcc -V
履行上述指令后,终端将显现CUDA的版别信息,包含编译器版别、CUDA架构和CUDA版别号。
四、检查version.txt文件
CUDA的装置目录中一般包含一个名为version.txt的文件,该文件记录了CUDA的版别信息。你能够经过以下过程检查该文件:
翻开终端。
输入以下指令以切换到CUDA的装置目录:
cd /usr/local/cuda
检查version.txt文件的内容:
cat version.txt
五、检查环境变量

CUDA_HOME
CUDA_PATH
CUDA_PATH_ROOT
在终端中输入以下指令检查这些环境变量的值:
echo $CUDA_HOME
echo $CUDA_PATH
echo $CUDA_PATH_ROOT
六、运用PyTorch检查CUDA版别
假如你正在运用PyTorch,能够经过以下代码检查CUDA版别:
import torch
print(torch.version.cuda)
或许运用以下代码检查cuDNN版别:
print(torch.backends.cudnn.version())
在Linux体系中检查CUDA版别有多种办法,包含运用nvcc指令、检查version.txt文件、检查环境变量以及运用PyTorch等。了解CUDA版别关于保证软件兼容性和体系稳定性至关重要。经过本文的介绍,相信你现已把握了在Linux体系中检查CUDA版别的办法。
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