Linux | 查看CUDA版本

最新推荐文章于 2025-10-20 20:53:40 发布
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博客给出查看CUDA版本的命令，即使用“cat /usr/local/cuda/version.txt”查看相关版本信息，属于信息技术中系统操作方面内容。
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cat /usr/local/cuda/version.txt

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如果您正在开发使用 CUDA 的程序，可以通过编程方式查询 CUDA 版本。在安装 CUDA 的计算机上，您可以直接浏览 CUDA 安装目录。如果 CUDA 正确安装且环境变量设置正确，这些命令将显示 CUDA 的版本信息。在命令行中，您可以使用以下命令来查看安装的 CUDA 版本。这段代码将打印出 CUDA 驱动程序和运行时库的版本号。在这些目录中，通常会有一个包含版本信息的文件。
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<think>我们正在回答的问题：在Linux中如何查看CUDA版本 方法一：使用nvcc命令（适用于已安装CUDA Toolkit的情况） 方法二：查看CUDA库文件的版本（适用于未安装nvcc但安装了CUDA驱动的情况） 方法三：查看NVIDIA驱动包信息（适用于通过包管理器安装的情况） 方法四：查看CUDA安装目录（适用于知道安装路径的情况） 我们将按照上述方法进行说明，并给出具体命令示例。 注意：在回答的最后，必须按照要求提出3-5个相关问题，且第一行必须是“§§相关问题§§”，后面紧跟问题列表，不换行。 </think>### 在 Linux 中查看 CUDA 版本的 4 种方法 #### 方法 1：使用 `nvcc` 编译器（最准确） ```bash nvcc --version # 或 nvcc -V ``` **输出示例**： ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Wed_Nov__8_18:18:11_PST_2023 Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.107 ``` > ✅ 关键信息：`release 12.3` 表示 CUDA 12.3 --- #### 方法 2：通过 NVIDIA 驱动工具 ```bash nvidia-smi # 查看驱动和兼容的CUDA版本 ``` **输出位置**：右上角显示最高兼容版本 ``` +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.161.07 Driver Version: 535.161.07 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ ``` > ️ 注意：这里显示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，非实际安装版本 --- #### 方法 3：检查 CUDA 库文件 ```bash cat /usr/local/cuda/version.txt # 标准安装路径 # 或 cat /usr/local/cuda/version.json | grep "cuda_version" ``` **备用路径**： ```bash ls -l /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart.so* # 查看动态库版本 ``` --- #### 方法 4：通过 PyTorch/TensorFlow 环境（开发常用） ```python # Python 环境内执行 import torch print(torch.version.cuda) # PyTorch 输出 import tensorflow as tf print(tf.test.gpu_device_name()) # TensorFlow 验证 ``` --- ### ️ 常见问题排查 1. **`nvcc` 命令不存在**： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH # 添加CUDA到PATH ``` 2. **多版本共存时指定版本**： ```bash /usr/local/cuda-12.3/bin/nvcc --version ``` 3. **验证驱动兼容性**： 访问 [NVIDIA 驱动兼容表](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)
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