Ubuntu系统下检查安装的cuda版本

最新推荐文章于 2025-07-25 21:52:07 发布
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#cuda版本

博客围绕CUDA版本展开，但具体内容缺失。CUDA版本在信息技术领域有重要意义，不同版本可能具备不同特性和功能，可应用于多种计算场景。

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nvcc -V

Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略
QQ_778132974的博客
07-08 430
通过本文方案，你实现了：✅。
ubuntu22.04怎么检查显卡驱动，cuda,CUDA Toolkit，等工具已经安装好
keyboard专栏
02-21 3616
确保显卡驱动、CUDA及CUDA Toolkit安装无误，并且深度学习框架能够正确访问CUDA设备，是开始进行GPU加速模型开发的重要步骤。如果在任何一步遇到问题，请根据错误消息进行相应的故障排除。
Ubuntu系统下查看安装的CUDA和CUDNN的版本
weixin_45866058的博客
03-12 2365
【代码】Ubuntu系统下查看安装的CUDA和CUDNN的版本。
（保姆级教程）Ubuntu系统安装NVIDIA驱动+CUDA超详细安装指南
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介绍AI领域相关知识
07-25 2629
本文详细介绍了在Ubuntu 20.04.6 LTS系统上为NVIDIA RTX 3090显卡安装驱动和CUDA 12.5的全过程。首先通过命令行检查显卡信息，随后通过PPA源安装推荐版本的NVIDIA驱动。接着从官网下载CUDA 12.5的runfile安装包，配置环境变量并验证安装。最后安装匹配的cuDNN加速库，完成深度学习环境的搭建。整个过程包含详细的命令示例和截图说明，适合开发者参考配置类似的GPU计算环境。
ubuntu: 查看cuda版本
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ubuntu 之 查看 cuda，cudnn版本
weixin_43387480的博客
02-25 946
原来cuda的API分为两种类型，一种是驱动（driver）API，另一种是运行（runtime）API，而我们通过nvidia-smi查看的cuda版本正是驱动API版本。另外装cuda的时候按需装就好，不用按nvidia-smi显示的版本装，在满足按需的前提下，版本最好低于nvidia-smi显示的。其实网上有很多写了这个，但我为什么要再写一遍呢，因为我转载的这位老兄的观点，我没在其他人写的看到过。这里我放个老兄原文的pdf，下面也会放原文链接。
ubuntu检查cuda版本和安装
weixin_37707670的博客
11-21 7689
首先使用nvcc -V检查cuda版本 nvcc -V 如果提示 Command ‘nvcc’ not found, but can be installed with: sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 可以使用这个命令直接安装cuda sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 但是需要看看进入 cd /usr/local/cuda 看看是不是存在cuda 查看cuda的bin目录下是否有nvcc, 有的话直接将cud
Ubuntu系统下多版本CUDA安装与切换方法
07-16
资源下载链接为： ...在 Ubuntu 系统中，多版本 CUDA 的共存与切换对开发人员至关重要，因为不同项目可能依赖不同版本的 ...按照以上步骤，你可以在 Ubuntu 系统上轻松安装并切换多个 CUDA 版本，满足不同项目的开发需求。
Ubuntu 20.04下多版本CUDA的安装与切换 超详细教程
qq_50677040的博客
07-07 2万+
当我们复现代码时，总会需要不同版本的 CUDA。此时，我们就需要安装多个版本的 CUDA ，并实现灵活切换。本文将在已有 CUDA11.3 的 Ubuntu20.04 下，安装 CUDA11.8。
Ubuntu 系统上安装 NVIDIA CUDA 的详细步骤
随笔记录-分享&记忆
03-09 1548
以下是在系统上安装的详细步骤，分为和确保你的GPU在中。Ubuntu 22.04/20.04 等主流版本均支持，建议使用。安装推荐的驱动（例如nouveau访问下载并运行安装脚本：下载acceptDriver设置环境变量安装过程中若提示问题，需在BIOS中禁用Secure Boot，或生成签名密钥。参考选择匹配的驱动。使用管理多版本，或通过环境变量CUDA_HOME指定路径。
ubuntu20.04显卡驱动,CUDA 安装和卸载,cudnn安装.pdf
07-06
在Ubuntu 20.04操作系统中，安装和管理NVIDIA显卡驱动、CUDA以及cuDNN对于深度学习和高性能计算至关重要。以下是关于这些主题的详细步骤和注意事项： 一. 显卡驱动安装 1. **删除旧驱动**：首先，确保通过运行`...
Ubuntu下查看cuda版本
weixin_44401286的博客
10-08 3338
1、方式一 nvcc -V 2、方式二 cat /usr/local/cuda/version.txt
查看cuda, ubuntu版本
Bacon_Lee的博客
07-19 185
原文 查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看Ubuntu版本 cat /etc/issue
ubuntu查看cuda版本（个人笔记）
KenKing酱的呆呆博客
10-27 2万+
在安装pytorch等深度学习框架的时候我们通常需要查看电脑cuda的版本情况，这时可以用如下两种方法： 1.在命令行输入下面命令，查看version.txt的内容 注意cat后面有空格 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.还有一种可以查看GPU占用情况 nvida-smi 这种同时也可以查看当前GPU的版本情况 ...
ubuntu: 查看CUDA，cudnn 版本
Huiyu Blog
08-16 356
查看 CUDA 版本： 法一： nvcc -V #前提是有nvcc包 法二： cat /usr/local/cuda/version.txt #无需任何前提 查看 cudnn版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ...
ubuntu 查看cuda版本以及cudnn版本
dongwanli666的博客
02-22 1340
查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  其中的/usr/local/cuda 对应cuda路径，可能是cuda，也可能是cuda-9.0，根据实际环境确定...
Ubuntu查看cuda版本和cudnn版本
遨游大海的猪
11-04 808
查看cuda版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 实际效果图如下: 查看cudnn版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 实际效果图:
Ubuntu查看CUDA 和 CUDNN 版本
HelloJinYe的博客
12-28 394
1.查看cuda版本 nvcc --version 2.查看cudnn版本 主要是这个命令记不下来 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
在ubuntu24.04系统上安装cuda1.10.2版本
11-26
在Ubuntu 24.04系统上安装CUDA 11.0.2是一个稍微复杂的过程，因为CUDA 11.0已经非常旧，并且不再受官方支持。然而，你可以尝试通过以下步骤手动安装，但这可能会遇到一些兼容性和稳定性问题： 1. **更新包列表**： ```bash sudo apt-get update ``` 2. **安装依赖项**： CUDA需要一些库作为基础，运行以下命令安装它们： ```bash sudo apt-get install build-essential cmake git libncurses5-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev libx11-dev libgl1-mesa-dev libgdbm-dev libnvidia-cuda-dev libnvidia-cudart-dev libegl1-mesa-dev ``` 3. **下载CUDA源码**： 因为CUDA官网不再提供直接的下载链接，你可能需要从其他地方（如CUDA的GitHub存储库或其他可靠来源）找到合适的版本文件。然后解压到本地目录。 4. **配置并编译**： 进入解压后的CUDA源码目录，创建`CUDA_HOME`环境变量，然后运行 configure 脚本： ```bash export CUDA_HOME=/path/to/cuda-11.0.2 cd /path/to/cuda-source ./configure --prefix=$CUDA_HOME ``` 确保替换`/path/to/cuda-11.0.2`为你实际的CUDA文件夹路径。 5. **编译安装**： ```bash make -j$(nproc) && sudo make install ``` 6. **添加CUDA路径到系统**： ```bash echo "export PATH=\$PATH:\$CUDA_HOME/bin" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 请注意，这个过程可能存在风险，因为CUDA 11.0.2已经过时，可能导致软件冲突或驱动问题。为了最佳性能和兼容性，建议使用最新版本的CUDA，并且检查GPU是否兼容该版本。
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