nvidia driver、cuda driver和cuda toolkit之间有什么关系？
NVIDIA Driver、CUDA Driver和CUDA Toolkit是与NVIDIA GPU相关的三个不同的软件组件。
NVIDIA Driver是NVIDIA GPU的驱动程序，它负责与操作系统进行交互，管理GPU的硬件资源，并提供对GPU的访问接口。NVIDIA Driver是使用NVIDIA GPU的基础，它确保GPU能够正常工作并与其他系统组件进行通信。
CUDA Driver是NVIDIA提供的一种特殊驱动程序，它允许开发人员使用CUDA编程模型来利用GPU进行通用计算。CUDA Driver提供了对CUDA Runtime API的支持，使开发人员能够编写并执行在GPU上并行运行的计算任务。
CUDA Toolkit是一个开发工具包，其中包含了用于GPU编程的各种工具和库。它包括了CUDA编译器、调试器、性能分析器等，以及一系列的CUDA库，如cuBLAS、cuDNN等。CUDA Toolkit提供了一套完整的开发环境，使开发人员能够轻松地编写、调试和优化基于GPU的应用程序。
它们之间的关系是：
- NVIDIA Driver是GPU的底层驱动程序，负责管理GPU的硬件资源和与操作系统的交互。
- CUDA Driver是一种特殊的驱动程序，允许开发人员使用CUDA编程模型进行通用计算，并提供对CUDA Runtime API的支持。
- CUDA Toolkit是一个开发工具包，包含了用于GPU编程的各种工具和库，提供了一套完整的开发环境。
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在Ubuntu22.04LTS/桌面变体上安装Ubuntu存储库的cuda驱动程序和cuda工具包时，我遇到了严重的包冲突问题。我可以有nvidia-utils或者nvidia-cuda-工具箱。但我需要nvcc和nvidia-smi。
驱动器安装：
# ubuntu-drivers devices
# sudo ubuntu-drivers autoinstall
为我提供推荐的nvidia-driver-515包和nvidia-utils-515 (和nvidia-smi)。
工具包安装：
# apt install nvidia-cuda-toolkit
移除nvidia-utils-5
浏览 0提问于2022-08-19得票数 15
我在我的Ubuntu20.04LTS机器上安装了Cuda编译器和Cuda工具包。
$nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
Reading package lists... Done
Building dep
浏览 0提问于2022-03-07得票数 0
回答已采纳
我是一个CUDA的新手，我将非常感谢帮助/评论有关CUDA的安装。我在我的Ubuntu18.04 HP Z420机器上安装了很长一段时间:内核:5.3.0-46-泛型，Xeon E5，nVidia Quadro K600和nvidia-driver-440。
我无法确定我安装了什么(apt安装nvidia-cuda-toolkit installing )的顺序，因为我安装和卸载了几次，因为经常发生错误。我认为在上一次试用中，我安装了cuda，卸载了它，并安装了nvidia-cuda-工具箱，这似乎是可行的。最后，我用两个不同的版本(10.2和9.1)获得了这样的输出。
它能用吗？外部应用
浏览 0提问于2020-04-19得票数 3
已尝试在内核为4.10的ubuntu 16.04上安装cuda driver 8.0和toolkit 375，但一直收到此错误。如何安装nvidia驱动程序和cuda工具包？
> nvidia-smi
> NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running
浏览 1提问于2017-09-30得票数 1
1回答
以下是我安装CUDA 9.1的终端输出：
Installing the NVIDIA display driver...
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-9.1 ...
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libX11.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
Installing the CUDA Samples
浏览 0提问于2018-01-22得票数 2
Ubuntu18.04 TLS已经移动到CUDA 9.1，它不再支持Nvidia Fermi架构。
我尝试过使用--override选项(放弃编译器验证)从nvidia安装cuda 8工具包，但安装失败如下：
命令：sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override --toolkitpath /usr/local/cuda-8.0/
输出
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ defaul
浏览 0提问于2018-10-22得票数 3
回答已采纳
1回答
我无法在Ubuntu14.04上安装CUDA 8工具包。我知道这个错误：
-
$ sudo ./cuda_8.0.44_linux.run
------------------------------------------------------------
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit:
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDI
浏览 0提问于2016-09-30得票数 0
我使用sudo apt install nvidia-cuda-toolkit安装了cuda (不使用Nvidia站点上的说明)。众所周知，这不会安装示例，所以我使用github下载它们，正如在另一个问题上所解释的那样。
我光盘到样例/deviceQuery并尝试了make，但是它抱怨没有找到nvcc，所以我查看了Makefile，并将命令更改为CUDA_PATH=/usr make，它起了作用。这是因为Makefile有定义CUDA_PATH ?= /usr/local/cuda，而apt install nvidia-cuda-toolkit实际上将nvcc放在/usr/bin/nvcc上
浏览 0提问于2020-08-11得票数 0
1回答
你能帮我找出为什么nvidia探测器不返回吗？下面是一些故障排除命令的输出，顺便说一句，Nvidia设置已经安装，驱动程序是通过软件和更新的设置安装的。
inxi -SGx
System: Host: habi-G551VW Kernel: 4.13.0-16-generic x86_64 bits: 64 gcc: 7.2.0
Desktop: Gnome 3.26.1 (Gtk 3.22.24-0ubuntu1) Distro: Ubuntu 17.10
Graphics: Card-1: Intel HD Graphics 530 bus-ID: 00:02
浏览 0提问于2017-11-17得票数 18
3回答
我正在尝试安装Manuel Chakravarty的accelerate模块，但是遇到了一些cuda依赖的问题。
我已经从nvidia安装了CUDA开发人员驱动程序和CUDA工具包。也就是说：
ludflu@beefy ~/Downloads $ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2011 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Jan_12_14:41:45_PST_2012
Cuda compilation tools, release 4.1, V0.2.
浏览 3提问于2012-03-11得票数 5
我正试着在我的Windows机上使用WSL2在我的图形处理器(RTX3070)上使用pytorch，但即使我遵循了Nvidia指南(https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#abstract)，我也不能让它工作。 nvidia-smi.exe输出： +-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 471.41 Driver Version: 471.41 CUDA
浏览 223提问于2021-07-23得票数 3
我正在安装ubuntu 20.04 on asus tfu a15.。我已经安装了cuda工具包和驱动程序，但是nvidia-smi仍然没有工作NVIDIA-SMI失败，因为它无法与NVIDIA驱动程序通信。确保安装并运行最新的NVIDIA驱动程序。
我认为问题来自于安装了几个驱动程序版本。这是dpkg -l | grep nvidia的输出
rc libnvidia-compute-390:amd64 390.138-0ubuntu0.20.04.1 amd64 NVIDIA libcompute package
rc
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
我有Ubuntu18.04LTS，我想安装Cuda 7.5 (因为这个版本与我的Nvidia GF820m显卡兼容)。我将gcc-4.8配置为默认gcc (因为它是Cuda7.5C编译器)，并使用sudo ./cuda_7.5.18_linux.run安装运行文件。以下是我安装CUDA的终端输出：
-------------------------------------------------------------
Do you accept the previously read EULA? (accept/decline/quit): accespt
Do you accept
浏览 0提问于2018-07-14得票数 2
我正在从源代码构建tensorlfow，但当我运行configure时，当它出现在cuda路径时，我会遇到错误。这就是它所问的： 请指定CUDA 9.1工具包的安装位置。有关更多详细信息，请参阅README.md。默认值为/usr/local/cuda： 我的cuda安装来自ubutnu包。 我想cuda已经安装好了。当我跑的时候 nvcc --version 我得到的输出是 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56
浏览 13提问于2019-03-03得票数 0
回答已采纳
我正在研究，以了解CUDA是如何工作的，在编译时，它会从.cu文件生成.ptx文件。到目前为止，据我所知，这个.ptx文件是一个中间表示，它将为任何特定的图形处理器及时编译。该示例使用类cudaModuleMgr通过cuModuleLoadDataEx加载此文件。
.ptx文件是文本格式的，我可以看到它的顶部是我的机器上的一堆硬编码路径，包括我的用户文件夹，即：
.file 1 "C:/Users/******/AppData/Local/Temp/tmpxft_00002abc_00000000-7_NV12ToARGB_drvapi.cudafe2.gpu"
浏览 0提问于2013-02-02得票数 4
回答已采纳
我在机器中添加了一个GeForce GTX1080Ti(运行Ubuntu18.04和使用Python3.7运行Anaconda )，以便在使用PyTorch时使用GPU。这两张卡片的识别都是正确的：
$ lspci | grep VGA
03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 310] (reva1)
04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [GeForce GTX 1080 Ti] (rev a1)
NVS 310处理我的2
浏览 5提问于2019-01-19得票数 13
我正试着遵循这个指南，但它不起作用。https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#known-limitations
满足系统要求：
cat /proc/version
Linux version 5.4.72-microsoft-standard-WSL2 (oe-user@oe-host) (gcc version 8.2.0 (GCC)) #1 SMP Wed Oct 28 23:40:43 UTC 2020
在窗口端，安装了最新版本：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl
根据指示安装了
浏览 0提问于2021-02-01得票数 1
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1回答
我对qt创建者的qmake有个问题。这是我的.pro文件中搞乱的部分：
CUDA_DIR = "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v7.0"
SYSTEM_NAME = Win32
# library directories
QMAKE_LIBDIR += $$CUDA_DIR/lib/$$SYSTEM_NAME\
# Add the necessary libraries
CUDA_LIBS= -lcuda -lcudart
LIBS += $$CUDA_LIBS
以下是我希望得到的东西：
"C:
浏览 2提问于2015-11-29得票数 2
我正在尝试在离线环境(windows 64)中使用tensorflow-gpu库。我的python版本为3.6，为64位，我使用的是Anaconda3解释器(5.2.0版本)。库达9.2和cuddn 7.1.4 (从下载)
我下载了tensorflow-1.2.1-py36_0.tar.bz2和tensorflow-gpu-1.1.0-np112py36_0.tar.bz2，并使用Conda安装安装了这些文件。我看到库出现在“C：\ProgramData\Anaconda3 3\Lib\site-packages”下面，但是尽管tensorflow (cpu下)运行良好，但当尝试运行tenso
浏览 0提问于2018-09-12得票数 0
-- Looking for a CUDA compiler
-- Looking for a CUDA compiler - NOTFOUND
-- CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6
-- CUDACXX: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6/bin/nvcc
CMake Error at CMakeLists.txt:153 (message):
CUDA not found, please build ex
浏览 7提问于2022-02-01得票数 0
我正在尝试用GPU在chainer上运行神经网络。但它似乎就是不起作用。我已经尝试了一些版本的cuda，9.0，10.1，10.0。在我遇到cupy安装问题之前。现在我只是通过Anaconda环境安装cupy。cuda.to_gpu和cupy.array似乎可以正常工作 我现在对这个问题一无所知。 Exception in main training loop: module 'cupy.cudnn' has no attribute 'softmax_forward'
Traceback (most recent call last):
File
浏览 54提问于2019-03-22得票数 1
我尝试使用“附加驱动程序”控制面板安装推荐的Nvidia驱动程序。这导致根据nvidia-smi安装了数据自动化系统，但是cuda.h缺失了。通常，我会通过安装nvidia-cuda-dev或nvidia-cuda-toolkit来获得它，但是这些包现在与nvidia驱动程序冲突，所以它们不能同时安装：
The following packages will be REMOVED
libnvidia-compute-515 libnvidia-compute-515:i386 libnvidia-decode-515 libnvidia-decode-515:i386 libnvidia-
浏览 0提问于2022-08-14得票数 2
我正在遵循这里的步骤。我目前正处于这一步：
$ cd ~
$ mkdir installers
$ cd installers/
$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
$ mv cuda_10.0.130_410.48_linux cuda_10.0.130_410.48_linux.run
$ chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
$ sudo ./cuda_10.0.130_410.
浏览 0提问于2020-01-07得票数 2
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1回答
我在Python环境中使用过深度学习。另外，我可以在r中使用带gpu的keras，但是torch(r包中的其他深度学习框架)不能使用gpu。当我在谷歌上搜索时，CUDA版本可能会出问题。所以我下载了10.2v和11.2v的最新版本。然后，它进入path。
Sys.getenv()
CUDA 10.2
CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2
CUDA_PATH_V10
浏览 0提问于2021-03-28得票数 0
我问题的背景
我有一个旧的联想ThinkPad W530笔记本电脑与NVIDIA公司GK107GLM [Quadro K1000M] / Quadro K1000M/PCIe/SSE2 2 2 GPU，这是与计算兼容性3.0和支持数据自动化系统。我想在Ubuntu上构建一些TensorFlow示例和项目，以实现我的Udacity学位。
我刚刚安装了Ubuntu20.04并升级了我的NVIDIA驱动程序，所以当我执行nvidia-smi时，它给出了以下结果：
+--------------------------------------------------------------------
浏览 0提问于2020-08-22得票数 6
1回答
我使用CMake-gui 3.8制作项目gadgetron ()。代码生成器是"Eclipse CDT4-MinGW Makefiles“。单击Configure按钮会产生如下错误
The program can't start because cudart64_80.dll is missing from your computer. Try reinstalling the program to fix this problem.
文件cudart64_80.dll位于位置C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\
浏览 4提问于2017-02-10得票数 3
回答已采纳
我使用以下两个命令安装了CUDA和NVIDIA驱动程序。
$ sudo ubuntu-drivers install
$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
然而，现在cuda无法从火炬内部获得。你知道我怎么能修好它吗？
$ python
Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 19:59:22)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "licens
浏览 0提问于2020-09-24得票数 1
回答已采纳
我刚刚安装了Ubuntu13.10 x64。在安装nvidia-319-updates和nvidia-settings-319-updates之后，在软件和更新的附加驱动程序选项卡中没有任何内容。此外，当我运行nvidia-settings时，我得到了以下内容：
您似乎没有使用NVIDIA X驱动程序。请编辑您的X配置文件(只需以根用户身份运行nvidia-xconfig )，并重新启动X服务器。
我没有nvidia-xconfig
/var/log » sudo nvidia-xconfig
sudo: nvidia-xconfig: command not found
/var/log
浏览 0提问于2014-01-08得票数 3
6回答
我在Ubuntu14.04上安装了CUDA 5.5软件包(这个版本不支持Ubuntu版本)，而且我做得不太好。
我想删除我之前安装的东西，安装一个新的CUDA 6.5工具包，
在终端中输入以下内容后：dpkg -l | grep -i nvidia，
我得到以下输出：
ii bbswitch-dkms 0.8-1~trustyppa1 all Interface for toggling the power on NVIDIA
浏览 0提问于2014-09-29得票数 58
3回答
我想在tensorflow 2.x中创建一些神经网络，用于在GPU上进行训练，并且我希望在一个坞-组合网络中建立所有必要的基础设施(假设这在目前是可能的)。据我所知，为了在GPU上训练tensorflow模型，我需要CUDA工具包和NVIDIA驱动程序。在我的计算机(OS: Ubuntu18.04)上本地安装这些依赖关系总是很痛苦的，因为tensorflow、CUDA和NVIDIA驱动程序之间有许多版本依赖关系。因此，我试图找到一种方法，如何创建一个包含tensorflow、CUDA和NVIDIA驱动程序的服务的坞-撰写文件，但我得到了以下错误：
# Start the services
su
浏览 4提问于2020-02-26得票数 25
我在我的ubuntu22.04上安装了nvidia-cuda-toolkit，它删除了nvidia-smi。它删除了libnvidia-compute-515 nvidia-utils-515，也删除了nvidia-smi。如果我尝试使用sudo ubuntu-drivers autoinstall更新我的驱动程序，它会说：
The following packages were automatically installed and are no longer required:
libaccinj64-11.5 libcub-dev libcublas11 libcublaslt11
浏览 0提问于2022-09-10得票数 2
我正在尝试使用Theano，当我导入它时，我得到一个弹出消息，告诉我python.exe已停止工作。有什么问题吗?这是我的.theanorc文件
[global]
floatX = float32
device = cuda0
mode=FAST_RUN
[cuda]
root = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
[nvcc]
fastmath = True
[dnn]
include_path = C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUD
浏览 3提问于2017-06-01得票数 0
在nvidia驱动程序包中，有libcuda.so。
cuda驱动和nvidia驱动是一样的吗？
cuda工具包和libcuda.so有什么关系？
浏览 24提问于2017-07-25得票数 17
回答已采纳
1回答
今天，我将我的Nvidia驱动程序升级到440版(从430版本)。然后我可能做错了什么，我卸载了CUDA (或者它被系统删除了，我不记得了)。
我通过运行sudo apt install nvidia-cuda-toolkit安装了库达工具包，但是$CUDA目录几乎是空的:它只包含一个samples目录，其中包含预编译的示例。该目录中没有像以前那样的源代码、文档、库等等。
我遵循了在https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64和目标_distro=Ubuntu&tar
浏览 0提问于2019-11-13得票数 0
当我按照本指令安装pycuda时：
pip install pycuda
但是有一个错误：
src/cpp/cuda.hpp:14:10: fatal error: cuda.h: No such file or directory
但是我已经安装了cuda toolkit.this是nvcc -V的结果。
[root@localhost include]# nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jun_12_23:07:04_C
浏览 1提问于2018-09-06得票数 9
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1回答
我正在运行Linux 18.2 "Sonya“，希望安装CUDA 8。当我使用包管理器安装它时，它会安装Cuda 7.5：
sudo apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit
...
nvidia-cuda-dev is already the newest version (7.5.18-0ubuntu1).
nvidia-cuda-toolkit is already the newest version (7.5.18-0ubuntu1).
我需要强制安装第8版。怎么做？
浏览 0提问于2017-09-09得票数 0
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我安装了Nvidia 415，命令的结果是:- cat /proc/driver/nvidia/version.
NVRM版本: NVIDIA UNIX x86_64内核模块415.13 Wed 10月31日19:07:36 CDT 2018 GCC版: gcc版本8.2.0 (Ubuntu8.2.0-7ubuntu1)
命令sudo apt-cache policy cuda-toolkit-10-0.的结果
库达-工具包-10-0：
安装：(无)
候选人：(无)
版本表：
10.0.130-1 -1
100 /var/lib/dpkg/status
但是，当我尝试使用sudo
浏览 2提问于2018-11-17得票数 2
在anaconda下创建了tensorflow环境之后，我安装了tensorflow-gpu。然后，我试图导入tensorflow，以验证它是否已正确安装，但得到了以下错误：
ImportError: Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step
浏览 0提问于2018-02-09得票数 18
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最近，我设法把我的CUDA装置弄脏了，超出了我微薄的修理能力。因此，我决定清除并重新安装:我遵循以下步骤：
apt clean; apt update; apt purge cuda; apt purge nvidia-*; apt autoremove; apt install cuda
我重新启动，并发现事情现在似乎像预期的那样工作：
$ nvidia-smi
Sat Nov 19 09:08:40 2022
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NV
浏览 0提问于2022-11-19得票数 1
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我的笔记本电脑安装了Ubuntu13.10和英伟达630米显卡。我一直在尝试安装数据自动化系统。我安装它时使用：
sudo apt-get install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-doc nvidia-cuda-gdb nvidia-cuda-toolkit
我想知道的是，使用上面的命令安装它和在NVIDIA页面这里上给出的过程有什么不同？
浏览 0提问于2013-10-31得票数 5
1回答
我已经使用基于包管理器的方法在Ubuntu 16.04上正确地安装了CUDA Toolkit 9.0，因为这两个命令
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
返回正确的信息。但是，当我试图编译正式示例NVIDIA_CUDA-9.0_ make时，它未能正确地实现。
io@msi:~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples$ make
主要输出是
/usr/bin/ld: can't find -lcudart
collect2: error: ld returned 1 exit status
Makefile:334: recipe f
浏览 1提问于2018-03-21得票数 1
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我正在尝试运行一些Tensorflow代码，我得到了一个似乎很常见的问题：
$ LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64 python -c "import tensorflow; tensorflow.Session()"
2019-02-06 20:36:15.903204: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled t
浏览 5提问于2019-02-07得票数 1
回答已采纳
我在分析我的tensorflow应用程序。训练进行得很好，但如果我打开Tensorboard中的Profile-Tab，我就会得到Failed to load libcupti (is it installed and accessible?)。
我的配置是
Windows 10
Python 3.9.7
Tensorflow 2.6.0
CUDA工具包11.2
cuDNN 8.1.1 (通过复制文件安装为 )
Visual Studio Professional 2019
CUDA_PATH是C:\Program Files\NVIDIA GPU Comput
浏览 28提问于2022-02-07得票数 3
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我目前正在一台服务器上工作，我希望能够为PyTorch网络培训提供GPU。我不能通过使用torch来检测GPU，但是，如果我使用TensorFlow，我可以检测到我应该拥有的两个GPU。我认为这是PyTorch/TensorFlow中的版本以及其上的CUDA版本的问题。
但是，在尝试了不同版本的毕道尔之后，我仍然无法使用它们.
我是附加的具体的GPU和当前版本的Tensorflow和毕火炬，我正在使用。有人对此有任何暗示吗？会很有帮助的。
| NVIDIA-SMI 4--.--.-- Driver Version: 465.19.01 CUDA Version: 11.3
浏览 3提问于2022-05-31得票数 1
回答已采纳
我有一个GF FTX 950米在我的笔记本电脑和库达版本为这涂鸦卡是库达5.0。我使用的是ubuntu16.04LTS 64位，cuda 5.0用于ubuntu11.10。
当我在没有安装驱动程序的情况下从nvidia运行11.1 64位时，我得到了错误
Unsupported compiler: 5.4.0
Cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-5.0
===========
= Summary =
===========
Driver: Not Selected
Toolkit: Installation Failed. Us
浏览 0提问于2017-06-13得票数 1
回答已采纳
我最近在我的电脑上更新了GPU，运行Ubuntu14.04
我正在尝试使用卡菲运行一些基准测试，但它们将非常依赖于CUDA、CuDNN和Nvidia驱动程序的版本。
有没有办法管理不同版本的数据自动化系统、CuDNN和Nvidia驱动程序？
不同的版本会互相干扰吗？有可能在不同版本之间切换吗？
安装了Nvidia驱动程序：
apt-cache search nvidia | grep version
nvidia-173 - NVIDIA legacy binary driver - version 173.14.39
nvidia-304 - NVIDIA legacy binary dri
浏览 0提问于2016-08-27得票数 2
我正尝试在安装了ubuntu18.04和nvidia-390的笔记本电脑(Dell XPS15/GTX1050)上运行@tensorflow/tfjs-node-gpu example。
当我尝试运行一个应用程序时，我最终遇到了这个错误消息，抱怨CUDA的版本。
Error: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
之前，我已经安装了CUDA工具包：
$ sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
并且安装的CUDA版本是9.1，而不是9.0。
浏览 0提问于2019-02-28得票数 2
2回答
我刚刚安装了Ubuntu18.04，并试图安装新的nvidia驱动程序来安装cuda，但无法消除此错误。堆栈跟踪：
sudo apt --fix-broken install
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
Correcting dependencies... Done
The following additional packages will be installed:
libnvidia-compute-390:i386
Th
浏览 0提问于2018-08-08得票数 1
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这是教程。
之后
cd xmr-stak-cpu
和
sudo cmake
我知道这个错误：
CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR not found or specified -- Could NOT find CUDA (missing: CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR CUDA_NVCC_EXECUTABLE CUDA_INCLUDE_DIRS CUDA_CUDART_LIBRARY) (Required is at least version "7.5") CMake Error at CMakeLists.txt:209 (message):
浏览 0提问于2018-01-22得票数 0
1回答
早些时候，我在我的机器上安装了CUDA 9.2，并用它构建了一个解决方案。然后，我将Visual Studio 2017升级为不受CUDA 9.2支持的修订版，因此我得到的错误如下：
1>D:\Dev\Views\Engines\ProbQA\ProbQA\PqaCore>"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_61,code=\"sm_61,compute_61\" --use-local-env -cc
浏览 0提问于2018-12-30得票数 2
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