nvcc和cuda版本不一致问题

最新推荐文章于 2025-06-23 11:05:26 发布
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#cuda #版本不一致

本文介绍了解决CUDA版本冲突的方法，包括卸载旧版本、创建软链接以及设置环境变量，确保nvcc命令正确指向所需的CUDA版本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

nvcc -V命令的版本是7.5 而cuda安装的版本是8.0

解决如下：

1.使用sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 卸载7.5版本

2.查看nvcc -V现在是no such file

3.查看/usr/local/cuda/bin中是否有可执行文件，如果有，执行下一步；如果没有，则添加软连接：

sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1 /usr/local/cuda

4. 添加环境变量export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin,查看echo $PATH可以看到添加成功，再执行nvcc -V就OK了

 

GPU相关:NVIDIA控制面板的CUDA与nvcc -V的CUDA版本不一致
greatwind的博客
01-18 5214
今天在查看CUDA版本时，发现两种方式显示的CUDA版本不一致，如下： 在命令行输入nvcc -V命令查看CUDA版本： C:\cmd>nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:04_Central_Daylight_Time_2018 Cuda compilation tools, release 10.0,
cuda nvcc版本不一致_显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？
weixin_39757739的博客
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在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。GPU型号含义 参考【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构显卡： 简单理解这个就是我们前面说的G...
nvcc -V 显示的cuda版本和实际版本不一致
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07-17 2835
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查看CUDA版本时出现‘nvcc‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件
最新发布
2401_86674758的博客
06-23 853
下载CUDA后，查看CUDA版本时，我们通常会在命令提示符输入 nvcc --version 如果出现'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件，说明系统无法找到。可执行文件（CUDA编译器）。并指向CUDA安装目录。如果没有，手动新建变量。
nvcc --version 和 nvidia-smi 查到的cuda版本不同
TonyNotes的博客
01-31 8151
这对于开发 CUDA 应用程序非常重要，因为不同版本的 CUDA 可能支持不同的 NVIDIA 显卡和特性。- 有时候，系统的 NVIDIA 驱动可能被更新，而 CUDA 开发工具包没有相应地更新，或者反过来，这可能导致版本不一致。这个版本指的是 NVIDIA 驱动能够支持的最高 CUDA 版本。可能指向一个特定版本的 CUDA，而 NVIDIA 驱动可能支持一个不同（通常是更高）的 CUDA 版本。显示的是 CUDA 编译工具（NVCC）的版本，它与 CUDA 开发工具包（SDK）相关。
nvcc -V 和nvidia-smi的cuda version版本不匹配问题
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01-26 1038
我nvcc -V是10.1版本，但是cuda version是12.4版本，我的pytorch也是12。4版本的，我之前以为没什么关系，网上有说cuda可以与编译器向下兼容的，但是今天安装某程序时出现问题，要求二者一致。看一下环境变量是cuda几的，如果路径中包含 CUDA 10.1 的路径（例如。确保 CUDA 12.4 已正确安装，并且路径存在。以下是简单的解决办法，更新nvcc到12.4版本。），则需要更新为 CUDA 12.4 的路径。如果没有cuda12.4，去cuda官方下载。
nvcc --version和nvidia-smi显示的CUDA Version不一致
won_t的博客
05-04 4223
CUDA有两种API，一个是驱动API（Driver Version），依赖NVIDIA驱动，由nvidia-smi查看，另一个是运行API（Runtime Version）是软件运行所需要的，一般驱动API版本>=运行API版本即可。驱动API的依赖文件由GPU driver installer安装，nvidia-smi属于这一类API；参考链接：https://codeantenna.com/a/5eVVAE9Q27。运行API的依赖文件由CUDA Toolkit installer安装。
nvcc和cuda版本不一致
02-26
当遇到`nvcc`和CUDA版本不一致的情况时，通常是因为环境变量设置不当或是多个不同版本的CUDA工具链共存造成的。以下是具体的解决方案： #### 方法一：调整环境变量路径顺序 确保当前使用的`nvcc`来自期望安装的CUDA...
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weixin_39805180的博客
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haoweixl的博客
06-14 9735
其实，只要上去Pytorch官网瞄瞄，细心的你应该能够发现在命令中指定CUDA版本时，用的是 cudatoolkit，而 nvcc --version 显示的版本就是通过CUDA Toolkit Installer在安装时决定的，因此，我们应该选择与 nvcc --version 对应的CUDA版本匹配的Pytorch。那么 nvcc --version 与 nvidia-smi 的版本不一致的情况下，有些朋友可能就会懵了：我该如何选择与CUDA版本匹配的Pytorch呢？
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综上所述：输入nvidia-smi查看cuda driver version，版本为11.7，说明本机cuda的绑定的驱动版本为11.7，所以可以支持
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遗失的神庙
03-18 3413
当使用PyTorch或其他依赖CUDA的库时，库的运行时会与CUDA Toolkit进行交互，而不是直接与驱动程序内的CUDA版本交互。这意味着，只要CUDA Toolkit的版本与你使用的库兼容，并且NVIDIA驱动足够新以支持该版本的CUDA Toolkit（在你的情况下，驱动支持CUDA 12.2，因此也会支持11.8），就可以正常使用。显示为CUDA 12.2，只要你安装了CUDA Toolkit 11.8，并且使用的PyTorch版本是为CUDA 11.8编译的，就不应该有兼容性问题。
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CUDA版本不一致：将nvcc -V与nvidia-smi版本统一
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事情的起因是我运行了nvidia-smi和nvcc --version之后，发现显示的CUDA版本不一致，分别是12.2和11.5。这说明CUDA 版本存在 ​​ 和 ​​ 的差异，这是正常现象。
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【问题：】 安装了cuda10.0,却发现nvcc -v查询到的版本信息却是7.5，我也没装双版本cuda，于是网上查询一番才发现原来cuda只是个工具包，nvcc是专门对cuda工具包进行编译的，两者没有什么共生关系。具体区别可以参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1536738 那怎么解决呢？ 【解决方法：】 ...
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在同时安装有多个版本的cuda时，常常会出现cuda版本和nvcc版本不一致的问题 首先怎么看这两者的版本时候一致呢？ 1.查看nvcc的版本 nvcc -V 或者 nvcc --version 2.查看cuda版本 nvidia-smi 3.若两者不一致，可以改变系统环境变量中的cuda路径 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export LD_...
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