多版本cuda

这篇博客介绍了在Ubuntu 18.04上管理多个CUDA版本的方法,包括通过nvcc-V检查版本、查看/usr/local下的软链接以及修改.bashrc文件来切换CUDA版本。同时,提供了改变软链接的命令来指定使用特定CUDA版本。

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安装了多版本cuda时,如何使用多版本的cuda

Ubuntu18.04,不同的用户在不同时间分别安装了cuda10.0,10.1,10.2,11.1。

1.不同方式查看cuda版本

1.nvcc -V
查询得到在 ~/.bashrc也就是环境中cuda版本。

2.进入/usr/local 下用ll 命令可以看到cuda默认的软连接到哪个版本上:
在这里插入图片描述
3.进入/usr/local/cuda/查看version.txt里面的版本号。

2.改变cuda使用版本

将上述内容改一致即可。

1.打开 ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:

或者

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:

然后source ~/.bashrc即可。

2.改变软链接

sudo ln -s /usr/local/cuda-11.1/ /usr/local/cuda
### 如何在同一台机器上安装和管理多个版本CUDA 在某些情况下,开发人员可能需要在同一台计算机上运行不同版本CUDA 来支持不同的软件需求。以下是关于如何在同一系统中安装并有效管理多个 CUDA 版本的方法。 #### 1. 多版本 CUDA 的安装流程 为了确保兼容性和稳定性,在同一台机器上安装多个 CUDA 版本时,建议遵循以下方法: - 首先确认目标系统的操作系统环境以及已有的 CUDA 版本情况[^1]。例如,如果当前系统已经配置为运行 CUDA 10.0,则可以通过额外安装旧版本(如 CUDA 8.0 或新版本)来满足特定应用的需求。 - 下载所需的 CUDA 工具包版本文件。可以从 NVIDIA 提供的历史存档页面获取对应版本的安装程序链接[^2]。对于每一种新的 CUDA 版本,单独创建目录用于存储其二进制及相关组件。 ```bash mkdir /usr/local/cuda-8.0 tar xzvf cuda_8.0.61_375.26_linux.run --directory=/usr/local/cuda-8.0/ ``` 上述命令展示了针对 CUDA 8.0 创建独立路径的过程,并解压到指定位置[^3]。 #### 2. 切换不同版本 CUDA 的策略 完成多版本 CUDA 的部署之后,还需要能够方便地切换默认使用的 CUDA 版本来适配具体项目的要求。 - 使用软连接技术动态调整 `/usr/local/cuda` 所指向的具体子目录名作为全局变量 `$PATH` 和 `$LD_LIBRARY_PATH` 中的标准入口之一[^4]。通过编写简单的 shell 脚本来简化这一操作过程: ```bash #!/bin/bash if [ "$#" -ne 1 ]; then echo "Usage: $0 <version>" exit 1 fi VERSION=$1 TARGET="/usr/local/cuda-${VERSION}" if [ ! -d "${TARGET}" ]; then echo "Error: Directory ${TARGET} does not exist." exit 1 fi ln -sfT "${TARGET}" /usr/local/cuda export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH echo "Switched to CUDA version ${VERSION}." ``` 此脚本接受单一参数表示期望激活的目标 CUDA 版本号,并执行必要的符号链接更新与环境变量重置动作。 #### 3. 注意事项 当处理涉及 GPU 加速的应用场景时,除了正确设置主机端编译器链路外,还需关注驱动层面对各代硬件的支持范围差异等问题。此外,cuDNN 库也需要按照相应规则匹配至对应的 CUDA 平台上。 ---
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