如何查看CUDA版本

原创 已于 2023-04-04 10:20:09 修改 · 1.8k 阅读 · 1 ·
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#深度学习 #pytorch #python

于 2023-02-26 16:58:01 首次发布
在Linux系统中，可以使用`nvcc--version`或`nvcc--V`命令来查看CUDA版本。在Windows上，同样的方式或者直接查找CUDA安装目录下的信息。如果使用PyTorch，可以通过导入torch库并调用`torch.__version__`,`torch.version.cuda`以及`torch.backends.cudnn.version()`来获取CUDA相关版本信息。

Linux

查看CUDA版本：

nvcc --version

或

nvcc --V

Windows

查看CUDA版本：

nvcc --version

或进入 CUDA 的安装目录查看：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

使用PyTorch 查看 CUDA 版本

import torch
print(torch.__version__)

print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())
python和命令行查看cuda版本
Love-Coding
06-18 1641
命令行，有哪些cuda。
Ubuntu查看cuda版本
weixin_39417324的博客
07-23 2537
第一种方法就是 nvcc -V 第二个： cat /usr/local/cuda/version.txt 这个没试，有的可能不好使，因为可能有的安装路径不一样 第三个： nvidia-smi 这个可以查看cuda版本和显卡使用情况
cuda toolkit各版本windows系统下载
11-05
百度网盘提供，包含以下三种版本的cuda toolkit和对应的cudnn版本，适合windows10系统。 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip cuda_10.1.243_426.00_win10.exe cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.0.2_451.48_win10.exe cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
windows 安装合适的CUDA
u010516923的专栏
08-17 1759
CUDA是基础平台，提供了并行计算能力。cuDNN是深度学习的特定优化库，构建在CUDA之上。是安装CUDA环境所需的工具包，确保CUDA程序能够正常编译和运行。
CUDA下载与对应版本查询
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04-24 2778
文章目录1 算力，CUDA Driver Version，CUDA Runtime Version2 显卡型号3 实操4 镜像 1 算力，CUDA Driver Version，CUDA Runtime Version 比如说我们进入pytorch官网中，点击下载，如何找到适合自己的CUDA版本 CUDA 与三个东西息息相关：第一，显卡的硬件；第二，显卡的驱动，显卡的驱动和cuda driver version是密切相关的，第三，cuda runtime version，是cuda运行时的一个版本 一定
怎么查看cuda的版本
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01-23 7万+
如果您正在开发使用 CUDA 的程序，可以通过编程方式查询 CUDA 版本。在安装 CUDA 的计算机上，您可以直接浏览 CUDA 安装目录。如果 CUDA 正确安装且环境变量设置正确，这些命令将显示 CUDA 的版本信息。在命令行中，您可以使用以下命令来查看安装的 CUDA 版本。这段代码将打印出 CUDA 驱动程序和运行时库的版本号。在这些目录中，通常会有一个包含版本信息的文件。
cudatoolkit是什么？如何查看cudatoolkit版本？
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10-23 4605
cudatoolkit是什么？如何查看cudatoolkit版本？是由NVIDIA提供的一套用于开发并行计算应用程序的工具集。它包括编译器、库、调试工具和示例代码，主要用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算和机器学习等任务。
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查看tensorflow版本号、查看cuda版本、查看cudnn版本、查看GPU可用性、查看cuda可用性.pdf
05-12
2. **查看CUDA版本**： - 保持在激活的环境中，你可以通过运行`conda list | grep cuda`来查看所有与CUDA相关的包及其版本。这将列出所有安装的CUDA工具包，包括主版本和其他依赖项。 3. **查看CuDNN版本**： - ...
ubuntu查看cuda版本.doc文档
04-13
本文将详细介绍在Ubuntu系统中查看CUDA版本的几种方法。 首先，最直接的方法是通过读取CUDA安装目录下的`version.txt`文件。在Ubuntu的终端中，你可以键入以下命令： ```bash cat /usr/local/cuda/version.txt ```...
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ubuntu 之 查看 cuda，cudnn版本
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这条命令不仅可以查看当前NVIDIA驱动的版本，还可以查询与此驱动相匹配的Cuda版本，虽是匹配，但是Cuda的版本可以略低于此时驱动匹配的Cuda版本，因此，我们可以安装版本高一点的驱动，来兼容不同版本的Cuda！这条命令是查看当前Cuda的版本，即实际安装的Cuda版本。
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显卡、显卡驱动、CUDA、NVCC、CUDNN 版本查看方法（Windows）
一、安装CudaToolkit查看当前显卡驱动中的cuda版本有两种方法： 1. 使用控制台命令查看。nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的用于监控 GPU 状态的工具，
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按照上面设置后，控制台使用Ollama ps 显示GPU是主要负载，但是任务管理器中看到的却是GPU没怎么跑，CPU占用很高。nvidia-smi 是 NVIDIA 提供的用于监控 GPU 状态的工具，也可以用来检查 CUDA 的版本。nvcc 是 CUDA 的编译器工具，可以用来检查 CUDA 的版本信息。该命令会显示 GPU 的状态和性能信息，包括驱动程序版本和 CUDA 版本。变量值：GPU的UUID（按编号有时找不到，所以使用UUID）使用8b模型推理时，GPU显存够用，所以是100% GPU。
【学习记录】如何正确查看 CUDA 版本（驱动支持 vs 实际安装）
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摘要 本文介绍了两种查看CUDA版本的方法：1）使用nvcc --version命令查看实际安装的CUDA Toolkit版本；2）通过nvidia-smi命令或NVIDIA控制面板查看驱动支持的最大CUDA版本。适用于Windows和Linux系统，帮助用户快速确认CUDA版本，以便正确配置PyTorch等深度学习框架的开发环境。
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查看显卡（含GPU）对应版本的CUDA Toolkit上限 安装CUDA Toolkit 配置pip3环境变量 在Pytorch官网获取pip3命令 在Pycharm终端中安装Pytorch
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如何查看自己的CUDA版本
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3060的显卡在我的电脑上的CUDA版本为11.5，寻找与之对应的cudnn。1.搜索栏输入cmd回车（进入cmd）3.输入如下指令查看是否安装CUDA。
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最近开始学习一些关于图像处理的计算机视觉的问题（跟着老师，开拓视野） 首先就是安装anaconda环境（这个简单） 然后老师要求使用pytorch作为我们学习的工具，于是上官网查看相应的pytorch的版本： 只需要我们自己选择相应的系统，下载使用的工具方式，python的版本，以及CUDA版本号，就可以获得到相应的命令进行下载安装。 这时遇到一个问题，CUDA是什么？ CUDA（C...
查看cuda版本
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<think>我们被要求回答如何查看系统中安装的CUDA版本。根据引用[1]和引用[2]，我们可以通过多种方式来查看CUDA版本。以下将分别介绍在Linux系统和Windows系统下的查看方法，并补充通过PyTorch代码查看CUDA版本的方法（注意：通过PyTorch代码查看的是编译PyTorch时使用的CUDA版本，不一定是当前系统实际安装的CUDA版本）。 ### 一、在Linux系统中查看CUDA版本 #### 方法1：使用`nvcc`命令（需要安装CUDA Toolkit） 在终端中执行以下命令： ```bash nvcc --version ``` 输出示例： ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Tue_Aug_15_22:09:09_PDT_2023 Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105 Build cuda_12.1.r12.1/compiler.32688072_0 ``` 这里`release 12.1`表示CUDA版本为12.1[^1]。 #### 方法2：查看CUDA安装目录下的版本文件 通常CUDA安装在`/usr/local/cuda`目录下，可以查看该目录下的`version.txt`文件： ```bash cat /usr/local/cuda/version.txt ``` 输出示例： ``` CUDA Version 12.1.105 ``` 同样，这里显示的是12.1版本[^1]。 ### 二、在Windows系统中查看CUDA版本 #### 方法1：使用`nvcc`命令（需要安装CUDA Toolkit并配置环境变量） 打开命令提示符（CMD）或PowerShell，输入： ```cmd nvcc --version ``` 输出信息与Linux类似，会显示CUDA版本[^1]。 #### 方法2：通过NVIDIA控制面板查看 1. 右键点击桌面空白处，选择“NVIDIA控制面板”。 2. 点击左下角的“系统信息”。 3. 在“组件”选项卡中，找到“NVCUDA.DLL”对应的“产品名称”，其版本号即为CUDA版本（例如：12.1.105）[^1]。 #### 方法3：通过CUDA安装目录查看 在文件资源管理器中导航到CUDA的安装目录（通常为`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA`），里面的子文件夹名称即为CUDA版本号（例如：`v12.1`）[^1]。 ### 三、通过PyTorch查看CUDA版本（编译版本） 在Python中运行以下代码： ```python import torch print(torch.version.cuda) # 输出编译当前PyTorch版本时使用的CUDA版本 ``` 注意：这个输出是PyTorch发行版编译时使用的CUDA版本，并不一定代表当前系统实际安装的CUDA版本。例如，即使系统安装了CUDA 12.1，但安装的PyTorch可能是用CUDA 11.8编译的，那么这里会输出`11.8`[^2]。 ### 四、验证PyTorch实际使用的CUDA版本 要检查PyTorch运行时实际使用的CUDA版本（即运行时链接的CUDA库版本），可以使用： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 输出GPU设备名称 print(torch.cuda.get_device_capability(0)) # 输出GPU的计算能力 print(torch.cuda.get_arch_list()) # 输出当前PyTorch支持的CUDA架构列表 ``` ### 总结 - 系统CUDA版本：使用`nvcc --version`或查看CUDA安装目录（最准确） - PyTorch编译CUDA版本：`torch.version.cuda` - PyTorch运行时CUDA可用性：`torch.cuda.is_available()` > 注意：系统安装的CUDA版本（由`nvcc`显示）和PyTorch编译时使用的CUDA版本可能不同，只要两者兼容（通常要求系统CUDA版本不低于PyTorch编译版本）即可正常运行[^3]。 §§相关问题§§ 1. 如何解决PyTorch无法识别CUDA的问题？ 2. 如何升级或降级系统中的CUDA版本？ 3. 在Docker容器中如何查看CUDA版本？ 4. PyTorch不同版本与CUDA版本的对应关系是什么？</think>### 查看系统中安装的CUDA版本方法 #### 🐧 在 Linux 系统中 1. **使用 `nvcc` 编译器命令** ```bash nvcc --version ``` 输出示例： ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Tue_Aug_15_22:09:09_PDT_2023 Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105 ``` → 版本号为 **12.1**（`release 12.1`）[^1] 2. **查看版本文件** ```bash cat /usr/local/cuda/version.txt ``` 输出示例： ``` CUDA Version 11.8.0 ``` #### 💻 在 Windows 系统中 1. **使用 `nvcc` 命令** 打开命令提示符（CMD）输入： ```cmd nvcc --version ``` 2. **通过 NVIDIA 控制面板** - 桌面右键 → NVIDIA控制面板 → 左下角"系统信息" → "组件"选项卡 - 在"产品名称"列找到 `NVCUDA.DLL`，其版本号即 CUDA 版本（如 `12.1.105`） #### 🐍 通过 PyTorch 代码验证 ```python import torch # 检查 CUDA 是否可用 print("CUDA available:", torch.cuda.is_available()) # 查看 PyTorch 编译时使用的 CUDA 版本 print("PyTorch 编译 CUDA 版本:", torch.version.cuda) # 如 12.1 # 查看运行时实际使用的 CUDA 版本 if torch.cuda.is_available(): print("实际 CUDA 版本:", torch.cuda.get_device_properties(0).cuda_compute_capability) print("GPU 设备:", torch.cuda.get_device_name(0)) ``` 输出示例： ``` CUDA available: True PyTorch 编译 CUDA 版本: 12.1 实际 CUDA 版本: (8, 6) # SM 版本，需换算 GPU 设备: NVIDIA GeForce RTX 3080 ``` > ⚠️ 注意： > - `torch.version.cuda` 显示的是 **PyTorch 编译时使用的 CUDA 版本** > - `nvcc --version` 显示的是 **系统实际安装的 CUDA 工具包版本** > - 两者可能不同，但系统 CUDA 版本必须 ≥ PyTorch 编译版本才能正常工作[^2] #### 🔍 补充说明 - **CUDA 版本与 SM 版本关系**： `(8,6)` 表示计算能力 8.6（如 RTX 30 系列） 完整对应表：[NVIDIA CUDA 计算能力](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus) - **驱动版本要求**： CUDA 12.1 需要 NVIDIA 驱动版本 ≥ 530.30.02（可通过 `nvidia-smi` 查看）
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