nvcc与nvidia

最新推荐文章于 2025-08-03 11:13:22 发布
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#深度学习

博客介绍了查看CUDA版本和GPU占用情况的方法，可使用nvcc -V查看cuda版本，使用nvidia - smi查看gpu占用情况。
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nvcc -V 查看cuda版本
nvidia-smi 查看gpu占用情况

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

nvcc和nvidia-smi显示版本不一致的问题
momo的博客
12-12 2926
在服务器上用3090尝试运行程序的时候发现了报错查看了一下CUDA的版本，用nvcc -V得到的是V11.6.124，用nvidia-smi得到的版本是11.4。
【新手】 nvidia-smi:11.6 nvcc-V:11.3不匹配 Python:3.9下安装Torch:1.10.2、Torchvision:0.11.3)
qq_44826240的博客
03-17 1444
nvidia-smi版本大于nvcc -V的版本不会有什么问题，并且安装python包（例如torch）需要匹配runtime cuda版本，即nvcc -V的版本。在当前虚拟环境下，使用conda命令安装下载的 torchvision-0.11.3。在当前虚拟环境下，使用conda命令安装下载的pytorch-1.10.2。创建python版本为3.9的虚拟环境。在当前环境中查看anaconda安装路径。打印：输出为true，说明已经正确安装。下图显示是因为我已经安装过了。在官网查看对应的版本。
CUDA 并行计算 机器学习 NVCC CUDNN CUDATOOLKIT CUDA DRIVER 显卡驱动(NVIDIA Driver) 显卡(GPU)
Ewing_yy的博客
06-10 1071
微信公众号： 点击蓝色字体小白图像与视觉进行关注 关于技术、关注yysilence00。有问题或建议，请公众号留言 整理知识，学习笔记 发布日记，杂文，所见所想 CUDA 并行计算 机器学习 NVCC CUDNN CUDATOOLKIT CUDA DRIVER 显卡驱动(NVIDIA Driver) 显卡(GPU) 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.
nvcc -V和nvidia-smi的关系
努力学习的DS
10-19 6023
nvcc -V的版本号是CUDA工具包的版本信息，而nvdia-smi上面写的很清楚，是cuda的版本号了。都与NVIDIA GPU相关，但它们提供的信息和功能有所不同。
【CUDA】nvcc` 与 `nvidia-smi` 命令的区别及用途
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
08-16 2391
nvcc: 主要用于 CUDA 编译和编译器信息，帮助你编译 CUDA 代码并检查编译环境配置。nvidia-smi: 主要用于 GPU 状态监控和管理，提供有关 GPU 的硬件状态、性能指标和驱动程序信息。这两个工具在 GPU 的使用和管理中扮演着不同但互补的角色。nvcc确保你的 CUDA 代码能够被正确编译和运行，而nvidia-smi则帮助你监控和管理 GPU 的运行状态。掌握这两个工具的使用，将有助于你更高效地开发和调试基于 CUDA 的应用程序。
【解决nvcc 和 nvidia-smi不一致问题】
weixin_42136827的博客
10-13 920
选择runfile，想保留已有driver可以在安装过程取消安装。选择和nvidia-smi一致版本。修改～/.bashrc 环境变量。空格取消安装driver。查看nvcc -V 一致。
nvcc -V和nvidia-smi出现的cuda版本不同
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Chauncey_Wang的博客
12-19 3万+
我发现实验室的服务器中 nvidia-smi的结果 而nvcc -V的结果 CUDA有两个主要的API：runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本（如9.0和11.1等）。 用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi就属于这一类API。 用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installe
pytorch应该安装哪个nvcc -V 还是 nvidia-smi 对比的cuda?
shenjianhua005的专栏
05-28 1073
应该使用 nvcc -V 这个对应的cuda版本，这样就会兼容。这时候两个cuda版本时不一样，该使用哪个？
nvcc nvidia-smi
03-31
</think>### nvcc 与 nvidia-smi 的关系及用法 #### 1. 核心区别 - **`nvcc`** 是 NVIDIA CUDA 编译器，用于编译 CUDA 代码（如 `.cu` 文件），生成 GPU 可执行程序。其版本对应 **CUDA Toolkit** 的版本，通过 `...
nvidia-smi nvcc -V 及 CUDA、cuDNN 安装
泠山的博客
09-02 1万+
注意，这个步骤如果前面安装了 Driver，即步骤1内显示了版本时，这里不要安装 Driver，否则这里的 CUDA 会安装失败。在下载 PyTorch 时，这里的 Compute Platform 是运行的平台，这里是不包括 CUDA 安装的。的结果除了有 GPU 驱动版本型号，还有 CUDA Driver API 的型号，即上面的 12.0。（这里我的.run软件不小心删了，拿的别人的，所以除了版本均一致）的时候，默认安装的与该 CUDA 相同版本的 PyTorch。的错误，有些摸不着头脑。
tensorflow gpu安装_快速收藏：NVIDIA与tensorflow-gpu版本匹配成功安装TF
weixin_39593718的博客
12-05 206
首先查看自己的NVIDIA 版本（如果没有请自行下载一个安装）：参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41194129?spm=1001.2101.3001.5113电脑终端输入：nvcc -V 执行结果：nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2019 NVIDIA CorporationBui...
【PyTorch+cuda】nvcc -V 和 nvidia-smi 均有显示 但torch.cuda.is_available()返回False
qq_43511848的博客
09-22 2229
原本使用提供的conda install命令进行下载，torch.cuda.is_available()返回False，然而nvcc -V 和 nvidia-smi均显示正常。 本文提出一种通过手动选择版本用pip下载的解决方案。
显卡、显卡驱动、CUDA、cuDNN、CUDA Toolkit、NVCC、nvidia-smi等概念的区别与联系
DZSpace，专注于计算机科学与技术领域的技术博主，致力于分享实用知识与技巧，帮助读者快速掌握技术要点，共同探索计算机世界的无限可能。欢迎访问DZSpace的博客，一起学习进步！
05-12 1212
显卡作为图形处理的硬件基础，通过显卡驱动与操作系统通信。CUDA提供了一个并行计算平台，使GPU能够用于高性能计算。cuDNN作为深度学习专用库，通过CUDA优化提升了深度学习应用的效率。CUDA Toolkit作为一套完整的软件开发工具，包含了NVCC编译器和其他库，为GPU计算提供了全面的资源。最后，nvidia-smi作为管理工具，帮助用户监控和管理GPU设备。这些技术和工具共同构成了一个强大的生态系统，为各种高性能计算需求提供了支持。
Nvida cudatoolkit，nvcc，cudnn，GPU，显卡，显卡驱动，conda，python，pytorch之间的基本问题
BubbleCodes的博客
02-18 1455
（1）概念 Nvidia是一家人工智能计算公司，专长是做GPU，做出来的显卡叫做N卡，做深度学习尽量使用N卡 GPU指图形处理器（英语：graphics processing unit，缩写：GPU），是显卡上的芯片，相较于CPU它内核数量多，核内缓存小，计算单元多，可以大量进行并行计算，专长是处理图像相关的计算。 显卡驱动：很明显就是字面意思，通常指NVIDIA Driver，其实它就是一个驱动软件，而前面的显卡就是硬件，实现硬件和软件之间的通信 CUDA是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模
CUDA杂记--nvcc使用介绍
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08-03 2785
NVCC是NVIDIA CUDA的核心编译器，负责将混合主机和设备代码编译为CPU/GPU可执行文件。其核心功能包括代码分离处理、PTX中间代码生成和工具链协调。编译流程分为预处理、代码分离、主机/设备代码编译及链接四个阶段。基础用法支持单步编译或分步编译，关键选项包括架构指定（-arch/-code）、预处理控制（-D/-I）、优化选项（-O/-G）和链接设置（-L/-l）。进阶应用涵盖混合代码编译、动态库生成和交叉编译等场景，通过协调主机编译器实现复杂项目构建。
【NVCC，CUDA，NVIDIA驱动】装了pytorch，nvcc -V不能用，但能正常使用gpu
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03-03 8216
【NVCC，CUDA，NVIDIA驱动】装了pytorch，nvcc -V不能用，但能正常使用gpu
CUDA从入门到精通（二）——NVCC编译器介绍
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12-17 4057
修饰的函数），并将这些代码编译成 GPU 能够理解的 PTX（并行线程执行）代码或二进制代码（SASS）。打开x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019。编译在一起，生成最终的可执行文件或对象文件，供 CPU 和 GPU 协同运行。要查看 CUDA 内核编译成的 PTX 代码，可以使用。混合编译，从而实现 CPU 和 GPU 的协同计算。CUDA 支持不同的 GPU 架构（例如。处理标识为 GPU 的代码段（通常是。4060ti,这里采用sm_86。
cuda、cudann、nvcc、pytorch、torchvision
北落师门XY的博客
12-24 7125
一、定义 1.1、什么是CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 1.2、什么是CUDNN NVIDIA CUDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。 二、查看版本 2.1 查看显卡驱动 nvidia-smi Driver Version: 410.104 CUDA Version: 10.0 表明显卡驱
记录一下对nvidia-smi、nvcc -V、cuda 等things的理解
qq_21366993的博客
03-12 1384
这个命令的cuda版本是可以改的，在网上下载对应版本的cuda包，把环境变量改到/usr/local/cuda/bin下即可。/etc/profile 和 /home/militeng/.bashrc 这俩文件都可以修改环境变量，但.bashrc文件是每个用户独有的，/etc/profile是所有用户公用的文件。nvidia-smi命令是gpu驱动安装好以后就有的命令，在/usr/bin/目录下面，和cuda没有关系，这个命令的cuda版本要改就得重新安装驱动；
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