转载:服务器多版本cuda切换

本文介绍如何在同一台机器上安装并切换不同版本的CUDA。主要内容包括查看当前CUDA版本的方法、修改.bashrc文件来配置环境变量的过程,以及通过软链接方式快速切换到不同版本的具体步骤。

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同一台机子可以兼容多个版本的CUDA的,这两天就要这么来回折腾,稍显麻烦。

1. 查看当前机子上CUDA版本;
[plain]  view plain  copy
  1. nvcc --version  
由此可以看到当前是CUDA 8.0。

2. 修改.bashrc文件。
[plain]  view plain  copy
  1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin  
  2. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64  
  3. export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64  
把以上这种添加变量的方式改为如下:
[plain]  view plain  copy
  1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin  
  2. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64  
  3. export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64  
修改之后,需要刷新一下:
[plain]  view plain  copy
  1. source .bashrc  

那么下面切换为CUDA 9.0版本。

2. 从官网下载 CUDA 9.0的run文件,安装过程中,选择不建立软连接。

3.  切换CUDA 9.0,使用下面命令。
[plain]  view plain  copy
  1. sudo rm -rf /usr/local/cuda  
  2. sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0 /usr/local/cuda  
  3. nvcc --version  
这时就可以看到当前的CUDA版本变为9.0了。

在Linux环境中搭建CUDA的步骤如下: 1. 首先,需要安装CUDA和CUDNN。根据需要安装的CUDA版本,参考适当的安装教程以及官方文档。可以从NVIDIA官方网站下载CUDA安装包,并按照说明进行安装。 2. 安装完毕后,可以使用命令nvcc -V和nvidia-smi来验证CUDA的版本。在某些情况下,通过这些命令显示的CUDA版本可能与实际运行时使用的版本不同。可以使用import torch和torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME命令来查看PyTorch实际使用的CUDA版本。 3. 如果想切换CUDA版本,可以在.bashrc文件中进行修改。打开.bashrc文件,添加以下代码: ``` export PATH="/usr/local/cuda-<version>/bin/:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-<version> ``` 其中,<version>替换为你想要使用的CUDA版本号。保存并关闭.bashrc文件。 4. 为了使修改后的.bashrc文件生效,需要在终端中运行以下命令: ``` source ~/.bashrc ``` 这样,修改后的CUDA环境就会生效。 5. 最后,可以使用nvcc -V和nvidia-smi命令来验证CUDA版本是否已成功切换。 需要注意的是,上述步骤仅适用于在用户自己的环境中切换CUDA版本。如果在共享服务器上使用,可能需要在/etc/profile文件中进行修改,以改变默认的CUDA版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【转载】Linux安装CUDA 和 cuDNN,以及CUDA个人环境和系统环境的切换](https://blog.youkuaiyun.com/a_piece_of_ppx/article/details/129477191)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [服务器Linux环境配置cuda(非管理员)](https://blog.youkuaiyun.com/ffftttxxx/article/details/125910239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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