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  • cudaToolkit版本

    2020-10-21 09:32:22
    cuda driver 即cudaToolKit版本 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.87.00 Driver Version: 418.87.00 CUDA Version: 10.1 | |----------------

    目前服务器:

    cuda:10.0
    cudnn:7.5
    Wed Oct 21 09:23:54 2020
    cuda driver 即cudaToolKit版本
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 418.87.00    Driver Version: 418.87.00    CUDA Version: 10.1     |
    |-------------------------------+----------------------+----------------------+
    

    CUDA Driver是向后兼容的,这意味着根据CUDA的特定版本编译的应用程序将继续在后续发布的Driver上也能继续工作
    reference

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  • Linux查看当前CudaCUDA Toolkit版本

    千次阅读 2021-04-08 23:19:14
    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Cuda!...

    写这篇博客的目的是想区分一下两个基本的命令:
    1、nvcc -V
    或者:

    cat /usr/local/cuda/version.txt
    

    在这里插入图片描述
    这条命令是查看当前Cuda的版本,即实际安装的Cuda版本。
    2、nvidia-smi
    在这里插入图片描述
    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!

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  • cudatoolkit版本的选择

    千次阅读 2020-10-21 18:45:52
    参考的https://zj-image-processing.readthedocs.io/zh_CN/latest/pytorch/cuda/%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%93%AA%E4%B8%AA%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%9A%84CUDA/ 1. 问题 最近在做课程的综合设计,方向是nlp,打算搞一下...

    参考的https://zj-image-processing.readthedocs.io/zh_CN/latest/pytorch/cuda/%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%93%AA%E4%B8%AA%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%9A%84CUDA/

    1. 问题

    最近在做课程的综合设计,方向是nlp,打算搞一下中文文本摘要相关的内容,想着跑一下https://github.com/qingkongzhiqian/GPT2-Summary这个例子,装好环境后,一直报“段错误(核心已转储)”之类的错误,一开始还以为是自己的显卡太拉跨了。。。没想到是CUDA版本出了问题。。

    2. 解决办法

    装正确版本的CUDA!

    3. 版本选择

    在终端输入
    nvcc --version

    可以看到CUDA版本为10.2,所以对应的
    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    需要安装10.2版本的cudatoolkit。
    最后果然跑通了模型!!!

    4. 最后说一下CUDA的两个版本

    可以看到nvcc -v 和 nvidia-smi 两个对应的CUDA版本并不一样,其实是因为CUDA 有两种API,分别是 运行时 API 和 驱动API,即所谓的 Runtime API 与 Driver API。 nvidia-smi 的结果除了有 GPU 驱动版本型号,还有 CUDA Driver API的型号,这里是 10.0。而nvcc的结果是对应 CUDA Runtime API。
    而我们安装的时候,要和nvcc的保持一致。

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  • 文章目录安装CUDA 10.2安装后操作安装cuDNNCUDA版本与驱动版本的关系Anaconda中的CUDA toolkit 安装CUDA 10.2 我的系统是Ubuntu16.04, 按照Nvidia官网的说明, 下载相应的deb包, 安装即可. 安装指令如下 wget ...

    安装CUDA 10.2

    我的系统是Ubuntu16.04, 按照Nvidia官网的说明, 下载相应的deb包, 安装即可.
    在这里插入图片描述
    安装指令如下:

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-ubuntu1604.pin
    sudo mv cuda-ubuntu1604.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
    sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install cuda
    

    如果执行sudo apt-get update的时候发生如下错误:

    *** Error in `appstreamcli': double free or corruption (fasttop): 0x0000000001166b20 ***
    ======= Backtrace: =========
    /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6(+0x777e5)[0x7fe27911e7e5]
    /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6(+0x8037a)[0x7fe27912737a]
    ...
    

    执行命令sudo apt remove appstream, 然后再进行更新操作.
    说明: 安装的时候, 如果遇到其他问题, 可以参考一下详细的安装手册, 检查相应的系统要求是否满足.

    安装后操作

    参考详细的安装手册里面的操作, 把CUDA的路径加入到bash配置文件中, 输入如下:

    # 将CUDA的相关路径加入到bash全局配置文件中
    sudo vim /etc/profile
    # 写入如下配置, 如果是安装其他版本的CUDA, 应该按官网的后处理提示添加路径
    export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:/usr/local/cuda-10.2/NsightCompute-2019.1${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    

    注意: 上面的export LD_LIBRARY_PATH不要写成两行, 否则容易导致source的时候错误

    设置显卡的persistenced模式:

    echo "/usr/bin/nvidia-persistenced --verbose" | sudo tee -a /etc/init.d/rc.local
    sudo /usr/bin/nvidia-persistenced --verbose
    

    检查是否安装成功. 重新登录一下terminal, 使得配置生效, 执行如下命令:

    cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery  # 这里应该输出成功
    # 看一下nvidia-smi是否成功
    nvidia-smi
    # 看一下nvcc的版本, 正常显示不报错就成功了
    nvcc -V
    

    安装cuDNN

    cuDNN是用于神经网络的GPU库, 有些python包依赖cuDNN才能运行. 先在官网上注册账号, 下载相应的安装包.
    在这里插入图片描述
    安装的步骤相对简单, 可以根据官网的提示, 如下一条命令即可:

    # 找到相应的文件
    sudo dpkg -i ./libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
    

    至此, CUDA和cuDNN已经完成安装.

    CUDA版本与驱动版本的关系

    一般来说, CUDA版本越高, 需要的驱动越高. 如果使用deb的方式安装, 驱动会自动安装到合适的版本. 但是后续如果改动的驱动, 可能导致CUDA不能使用, 或者显卡的程序出现异常, 此时, 检查下是否驱动的版本有问题.
    在这里插入图片描述

    Anaconda中的CUDA toolkit

    如果使用Anaconda安装python环境, 会发现, conda在安装的时候, 会自动安装cudatoolkit, 如下所示

    $ conda list | grep cuda
    cudatoolkit               9.0                  h13b8566_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    cudnn                     7.6.0                 cuda9.0_0
    nccl                      1.3.5                 cuda9.0_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    pytorch                   1.1.0           py3.6_cuda9.0.176_cudnn7.5.1_0    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacond
    a/cloud/pytorch
    

    这里安装的cudatoolkit只是Nvidia安装的CUDA的部分文件, 为了让普通需要CUDA的程序能够在系统没有安装CUDA的时候也能运行, 环境在安装的时候, 自动安装了部分CUDA文件. 但是CUDA的其他文件可能没有, 比如nvcc.
    因此完整的CUDA也需要安装, 另外, 如果驱动满足, 这里的cudatoolkit版本不和系统一样, 也能正常使用.
    cuDNN也是一样, conda自动安装了合适的版本.

    用Anaconda安装python包

    参考如下

    • https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/88979993
    • https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/88367721
    展开全文
  • cuDNN 必须与 CUDA Toolkit 同一版本

    千次阅读 2019-11-04 10:03:21
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    千次阅读 2016-10-02 20:37:33
    from: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Skip to main content ...CUDA Toolkit Archive ...Previous releases of the CUDA Toolkit, GPU C
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  • 各个历史版本 cuda toolkit 下载链接

    千次阅读 2017-11-27 22:07:30
    各个历史版本 cuda toolkit 下载链接  发现cuda toolkit 8.0 _windows_7_locoal 版本的 无法下载, 但是笔记本目前是win7系统, 找了之前的7.5版本了,为了便于今后更快捷,保存下各个历史版本cuda toolkit ...
  • Windows 10 安装 CUDA Toolkit 10.1

    万次阅读 多人点赞 2020-05-04 17:07:25
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