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  • ubuntu解决没有nvcc命令的错误

    万次阅读 2018-12-18 15:07:04
    学习需求在ubuntu电脑上安装了cuda10...安装完成后,用nvcc查看安装版本,但是nvcc -V找不到命令。然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装 解决办法: 办法一:如果存...

    学习需求在ubuntu电脑上安装了cuda10(https://blog.csdn.net/lmy8869/article/details/84453571)以及对应的Cudnn7.4,

    安装完成后,用nvcc查看安装版本,但是nvcc -V找不到命令。然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装

    解决办法:


    办法一:如果存在nvcc可执行文件,但当前用户无法进入cuda的lib等目录,那是权限问题

    1、进入root用户,在root下配置环境变量,更新配置文件,查看nvcc

    su root
    vi ~/.bashrc
    # 在文件末尾添加环境变量
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
    # wq! 保存退出
    # 更新配置文件
    source ~/.bashrc

    2、执行 nvcc -V, 若结果正常显示,则是文件权限问题,我们可以对cuda文件夹加权限,使普通用户可用

    chmod 777 cuda/* -R

    3、然后配置普通用户的环境变量

    vi ~/.bashrc
    # 在文件末尾添加环境变量
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
    # wq! 保存退出
    # 更新配置文件
    source ~/.bashrc

    办法二:如果你执行了 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 命令,nvcc命令可以正常执行,但是运行nvcc --version发现版本为5.5,与原来安装的CUDA 10.0不匹配,这将会导致一系列不兼容问题(比如在python中使用sk-cuda库就报错,因为nvcc版本不一致),遂通过如下步骤解决:

    1、使用sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 卸载5.5版本

    2、查看/usr/local/cuda/bin下是否有nvcc可执行程序,如果没有说明cuda没有正常安装,需要重新安装。

    3、如果有,进入下一步(存在nvcc可执行文件,且没有执行sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit命令的,可以直接从这里开始)

    4、添加环境变量,打开~/.bashrc (可以使用vim或者vi命令,个人更喜欢gedit)

    gedit ~/.bashrc

    5、在末尾添加环境变量,并 !wq 保存

    
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
    

    6、再在terminal中输入nvcc -V可以看到已经可以显示为10.0版本了

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  • NVCC Command Options(NVCC命令编译选项)

    千次阅读 2015-12-22 09:59:21
    Nvcc recognizes three types of command options: boolean (flag-) options, single value options, and list (multivalued-) options. Boolean options do not have an argument: they are either specified on...

    1. Command option types and notation

    Nvcc recognizes three types of command options: boolean (flag-) options, single value options, and list (multivalued-) options.

    Boolean options do not have an argument: they are either specified on a command line or not. Single value options must be specified at most once, and list (multivalued-) options may be repeated.

    Examples of each of these option types are, respectively: -v (switch to verbose mode), -o (specify
    output file), and –I (specify include path).

    Single value options and list options must have arguments, which must follow the name of the
    option itself by either one of more spaces or an equals character. In some cases of compatibility with gcc (such as –I, -l and -L), the value of the option may also immediately follow the option itself, without being separated by spaces.

    The individual values of multivalued options may be separated by commas in a single instance of the option, or the option may be repeated, or any combination of these two cases.

    Hence, for the two sample options mentioned above that may take values, the following notations are legal:

    -o file
    -o=file
    -Idir1,dir2 -I=dir3 -I dir4,dir5

    The option type in the tables in the remainder of this section can be recognized as follows: boolean options do not have arguments specified in the first column, while the other two types do. List options can be recognized by the repeat indicator “,…” at the end of the argument.

    Each option has a long name and a short name, which can be used interchangedly. These two variants are distinguished by the number of hyphens that must precede the option name: long names must be preceded by two hyphens, while short names must be preceded by a single hyphen. An example of this is the long alias of –I, which is --include-path.

    Long options are intended for use in build scripts, where size of the option is less important than descriptive value. In contrast, short options are intended for interactive use. For nvcc, this distinction may be of dubious value, because many of its options are well known compiler driver options, and the names of many other single- hyphen options were already chosen before nvcc was developed (and not especially short). However, the distinction is a useful convention, and the ‘short’ options names may be shortened in future releases of the CUDA Toolkit.

    Long options are described in the first columns of the options tables, and short options occupy the second columns.

    2. Command option description

    2.1. Options for specifying the compilation phase

    Options of this category specify up to which stage the input files must be compiled.
    这里写图片描述

    2.2. File and path specifications

    这里写图片描述
    这里写图片描述

    2.3. Options altering compiler/linker behavior

    这里写图片描述

    2.4. Options for passing specific phase options

    These allow for passing options directly to the intended compilation phase. Using these, users have the ability to pass options to the lower level compilation tools without the need for nvcc to know about each and every such option.

    这里写图片描述

    2.5 Options for guiding the compiler driver

    这里写图片描述
    这里写图片描述

    2.6. Options for steering CUDA compilation

    这里写图片描述

    2.7. Options for steering GPU code generation

    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    2.8. Generic tool options

    这里写图片描述


    参考文献

    [1]百度文库:CUDA编译器nvcc的说明.http://wenku.baidu.com/link?url=UEj49CPup535aUrFQOuB8lFpjbtSoWjvaZLKI6imWiu7LSte1K_b78WDwb3dBrKhQziuAWbKiyyrMt19L9BEQLPdz4vmnAZBqYZKOZ2-eEy

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  • 1.确定在 /usr/local/cuda-11.2/bin文件夹下是否有nvcc (如果是其他版本的cuda则更改相应的文件夹) 2.添加环境变量 (1.)sudo vim /home/usrname/.bashrc (2.)export PATH="/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH...

     

    1.确定在 /usr/local/cuda-11.2/bin文件夹下是否有nvcc   (如果是其他版本的cuda则更改相应的文件夹)

    2.添加环境变量

    (1.)sudo vim /home/usrname/.bashrc

    (2.) export PATH="/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH"
                       export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

    (3.)source ~/.bashrc

    (4.)nvcc --version

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  • NVIDIA CUDA Toolkit 用nvcc查看安装版本,但是nvcc -V找不到命令。然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装 解决办法 法一:如果存在nvcc可执行文件,但当前用户无法进入cuda的lib等...

    NVIDIA CUDA Toolkit 用nvcc查看安装版本,但是nvcc -V找不到命令。然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装

    解决办法

    法一:如果存在nvcc可执行文件,但当前用户无法进入cuda的lib等目录,那是权限问题

    1、进入root用户,在root下配置环境变量,更新配置文件,查看nvcc

      su root

    1. vi ~/.bashrc

    2. # 在文件末尾添加环境变量

    3. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

    4. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin

    5. export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

    6. # wq! 保存退出

    7. # 更新配置文件

    8. source ~/.bashrc

     

    2、执行 nvcc -V, 若结果正常显示,则是文件权限问题,我们可以对cuda文件夹加权限,使普通用户可用

    chmod 777 cuda/* -R

    3、然后配置普通用户的环境变量

    1. vi ~/.bashrc

    2. # 在文件末尾添加环境变量

    3. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

    4. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin

    5. export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

    6. # wq! 保存退出

    7. # 更新配置文件

    8. source ~/.bashrc

    法二:如果你执行了 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 命令,nvcc命令可以正常执行,但是运行nvcc --version发现版本为5.5,与原来安装的CUDA 10.0不匹配,这将会导致一系列不兼容问题(比如在python中使用sk-cuda库就报错,因为nvcc版本不一致),遂通过如下步骤解决:

    1. 使用sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit 卸载5.5版本

    2. 查看/usr/local/cuda/bin下是否有nvcc可执行程序,如果没有说明cuda没有正常安装,需要重新安装。

    3. 如果有,进入下一步(存在nvcc可执行文件,且没有执行sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit命令的,可以直接从这里开始)

    4. 添加环境变量,打开~/.bashrc (可以使用vim或者vi命令,个人更喜欢gedit)gedit ~/.bashrc

    5、在末尾添加环境变量,并 wq! 保存

    1. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

    2. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin

    3. export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

    6、再在terminal中输入nvcc -V可以看到已经可以显示为10.0版本了

     

    参考网址:

    1. https://blog.csdn.net/weixin_42106049/article/details/85065489

     

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  • 环境变量: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\libnvvp; C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\...如果想让环境变量立即生效,那么打开“命令提示符”,输入 set PATH=c: 然后输...
  • NVCC

    千次阅读 2018-01-08 14:41:11
    NVCC官网解析:http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/#nvcc-command-options GCC : ... nvcc命令选项: 选项命令有长名和短名,通常我们使用是用短名,长名主要用于描述。
  • 命令提示符cmd提示未找到命令nvcc

    万次阅读 2018-03-04 16:36:19
    win10 下安装CUDA8.0命令提示符cmd提示未找到命令nvcc程序已经正确安装步骤1,声明变量环境(查漏补缺)CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0;CUDA_PATH_V7_5 = C:\Program Files\...
  • bash: nvcc:未找到命令 此时切换到 ~目录下: cd ~ ; 然后打开 .bashrc文件:vim .bashrc ; 接着按 i键,进入编辑状态; 再接着在文件的末尾添加下面三行代码: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH ...
  • 因为之前服务器停电重启cuda10.0版本突然没了,所以我的pytorch运行报错,和cuda的版本不匹配。所以我不得不重新安装cuda新版本。 网上说nvcc -V和cat /...然后使用which nvcc 命令查看了属于cuda90的文件夹中。 ...
  • 如果确定已经安装过CUDA,那可能是没有配置环境变量(安装后发现安装CUDA本身就会更新环境变量,在安装路径中cmd打开nvcc不会报错,但是在其它路径下会报错,这就要考虑是否是环境变量path没有更新) 解决方法: 在...
  • nvcc --version显示错误

    千次阅读 2019-05-24 20:14:24
    重装了一下cuda,然后发现nvcc命令不存在了, 终端提示使用sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 来使用nvcc。 注意不要使用这种方式安装,因为…… 装完发现: zym@hp:~$ nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) ...
  • bash: nvcc:未找到命令 此时切换到 ~目录下: cd ~ ; 然后打开 .bashrc文件:vim .bashrc ; 接着按 i键,进入编辑状态; 再接着在文件的末尾添加下面三行代码: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$...
  • nvcc: command not found

    2020-06-10 18:58:03
    1、nvcc命令没有添加到系统路径 https://blog.csdn.net/Ocean_waver/article/details/102730467?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_...
  • Linux下已经安装cuda但是输入nvcc -V命令时显示command not found 在Linux下已经安装好cuda10.0但是输入nvcc -V命令时显示无该指令。原因是虽然已经安装了cuda但是没有将cuda添加到Linux环境下。 首先声明:通过修改...
  • nvcc --help Usage : nvcc [options] <inputfile> Options for specifying the compilation phase ============================================ More exactly, this option specifies...
  • nvcc编译目标GPU指令集的命令选项
  • 1. 安装了cuda,执行 nvcc -V 命令未发现 前提:安装了特定版本的cuda版本,并且生成了对应的cuda软链接。执行nvcc -V报错: (base) @username:/usr/local/cuda/bin$ nvcc --version Command 'nvcc' not found, but...
  • nvcc编译器选项及配置

    千次阅读 2016-06-07 16:47:00
    nvcc命令选项: 选项命令有长名和短名,通常我们使用是用短名,长名主要用于描述。 1.指定编译阶段 主要指定编译的阶段以及要编译的输入文件。 -cuda -cubin -fatbin -ptx -gpu -E -c :最常使用,编译每个.c/...
  • 解决nvcc -V显示"不是内部或外部命令,…"的问题 首先查看一下是否确实成功安装好了CUDA,在C盘中找到CUDA文件夹,并且打开v10.0文件夹,找到 对应的位置,即C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v...
  • nvcc编译过程第一篇:...以我mytest.cu为例子,输入以下命令nvcc --cuda .\mytest.cu -keep 先解释里面命令的含义, --cuda/-cuda是将.cu文件编译成一个.cu.cpp.ii的文件; --keep/-k...
  • nvidia-smi 和 nvcc 结果的版本为何不一致

    万次阅读 多人点赞 2019-10-19 17:00:37
    从上述结果可以看出,nvidia-smi的结果显示CUDA版本是10.0,而从nvcc命令来看,却是CUDA 9.0 分析 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...
  • 安装了CUDA 11.0,重启...根据提示在terminal中输入sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装,执行命令后,nvcc命令可以正常执行,但是运行nvcc --version发现版本为9.1,与CUDA 11.0不匹配 首先卸载nvidia-cuda
  • 此时切换到 ~ 目录下: cd ~ ; 然后打开 .bashrc 文件:vim .bashrc ; 接着按 i 键,进入编辑状态; 再接着在文件的末尾添加下面三行代码: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/...
  • 然后在terminal中提示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装,我脑残的跟着执行命令后,nvcc命令可以正常执行,但是运行nvcc --version发现版本为5.5,与原来安装的CUDA 8.0不匹配,这将会导致一系列不兼容...
  • 问题一 ...如果出现nvcc不是内部或外部命令,其中原因之一是未进行环境变量配置 添加两个环境变量 环境变量: 变量名:path C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp; C
  • 最近在linux上安装了CUDA 8.0,但是在安装pycuda时却提示找不到nvcc命令。 在terminal中输入nvcc,也是提示找不到command。但是可以确定的是,CUDA8.0,以及nvidia-cuda-toolkit已经从官方网站下载并正确安装。 于是...
  • 解决nvcc找不到的问题(Ubuntu16.04 CUDA 8.0)

    万次阅读 多人点赞 2017-06-23 23:44:24
    最近在linux上安装了CUDA 8.0,但是在安装pycuda时却提示找不到nvcc命令。 在terminal中输入nvcc,也是提示找不到command。但是可以确定的是,CUDA8.0,以及nvidia-cuda-toolkit已经从官方网站下载并正确安装。 ...

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