显卡驱动CUDA和pytorch CUDA 之间的区别是什么
今天小编给大家分享一下显卡驱动CUDA和pytorch CUDA 之间的区别是什么的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
如何查看CUDA 版本
常见的查看CUDA版本的指令有如下几个
nvidia-sminvcc --versionpython -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
nvidia-smi
nvcc --version
我先在用的是Windows电脑,这里是一张Linux 网图
python -c “import torch; print(torch.version.cuda)”
为何三个指令 三种结果?
nvidia-smi
这个命令一旦装完显卡驱动(nvidia-driver)就可以使用了,驱动程序提供最底层的程序接口,直接与硬件打交道。插上显卡的计算机也必须要装上驱动程序才能使用显卡。所以 nvidia-smi 的输出几乎都是显卡的硬件信息。
系统同一时间只能安装一个版本的驱动程序,如果安装多套版本可能会导致未定义的错误,另外驱动程序保持最新版本即可。
那这里的 CUDA Version 是代表什么呢?其实驱动程序也有 CUDA,叫做 Driver CUDA,这里指的是 Driver CUDA 的版本。而几乎所有的框架程序,所使用的 CUDA 都不是 Driver CUDA,而是 NVIDIA 提供的更上层的编程接口,叫做 Runtime CUDA
nvcc 和 torch.version.cuda
首先 nvcc 是一个编译器,这个编译器是用户在安装 Runtime CUDA 的时候附带的。因此 nvcc 打印的是 Runtime CUDA 的版本。同样的,torch.version.cuda 打印的也是 Runtime CUDA 的版本,那这两个版本为什么也不同呢?我们需要先了解Runtime CUDA。
Runtime CUDA
Runtime CUDA 是 NVIDIA 封装的上层接口,几乎所有的应用程序,都是直接调用 Runtime CUDA 的 API,而 Runtime CUDA 内部调用 Driver 的接口。所以通常所说的 CUDA 都是指的 Runtime CUDA(除非是驱动开发的人员)。另外 NVIDIA 有一个规则,Runtime CUDA 的版本号必须小于等于Driver CUDA 的版本号,所以 nvidia-smi
输出的 CUDA 版本可以理解为该系统所能安装的最高 CUDA 版本号是多少。
安装方法
nvcc --version
输出的是当前安装的 CUDA 的版本,而系统同一时间还可以安装多套 CUDA,并且安装的方式还多种多样,一般来说有以下几种安装方式:
PyTorch 本身自带 CUDA
# 会自动安装 CUDA 10.2pip3 install torch# 会自动安装 CUDA 11.3pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113# 会自动安装 CUDA 11.6pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
有人可能会问:为什么装了 PyTorch 之后,没有 nvcc
这个命令,或是 nvcc --version
显示的 CUDA 和 PyTorch 安装的 CUDA 版本对不上?
上文说了,一个系统可能有多套 CUDA,如果 nvcc --version
显示的 CUDA 对不上号,是因为系统本身安装了其他版本的 CUDA。另外,PyTorch 自带的 CUDA 只包含库文件,没有 nvcc
编译器,所以没有 nvcc
这个命令。
通过 Ubuntu 的官方源安装
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
通过 conda 安装
conda search -c conda-forge cudatoolkit # 列出所有可以安装的版本conda install -c conda-forge cudatoolkit=xx.x.x
以上就是“显卡驱动CUDA和pytorch CUDA 之间的区别是什么”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注编程网行业资讯频道。
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