Qual sistema operacional esta pergunta está direcionando?
N11
você pensa sobre o tempo de execução instalado e suportado ou o SDK instalado?
Alexander Stohr
3
Os nvcc --versionprodutos @JaredHoberock, The program 'nvcc' is currently not installed. You can install it by typing: sudo apt install nvidia-cuda-toolkitno entanto, nvidia-smicontêm CUDA Version: 10.1.
precisa saber é o seguinte
Respostas:
658
Como Jared menciona em um comentário, na linha de comando:
nvcc --version
(ou /usr/local/cuda/bin/nvcc --version) fornece a versão do compilador CUDA (que corresponde à versão do kit de ferramentas).
No código do aplicativo, você pode consultar a versão da API de tempo de execução com
cudaRuntimeGetVersion()
ou a versão da API do driver com
cudaDriverGetVersion()
Como Daniel aponta, o deviceQuery é um aplicativo de amostra do SDK que consulta o acima, juntamente com os recursos do dispositivo.
Como outros observam, você também pode verificar o conteúdo do version.txtuso (por exemplo, no Mac ou Linux)
cat /usr/local/cuda/version.txt
No entanto, se houver outra versão do kit de ferramentas CUDA instalada que não seja a que contém o link simbólico /usr/local/cuda, isso poderá reportar uma versão imprecisa se outra versão for anterior PATHà anterior, portanto, use com cuidado.
nvcc --version deve funcionar no prompt de comando do Windows, assumindo que o nvcc esteja no seu caminho.
harrism
13
no Ubuntu, você pode precisar instalar nvidia-cuda-toolspara fazer esse comando funcionar. Apenas digite #sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
Oleg Kokorin
@OlegKokorin, se você está recebendo este conselho do terminal, parece que não possui o CUDA instalado.
VeLKerr
9
Se você não consegue encontrar nvcc, ele deve estar em /usr/local/cuda/bin/.
Rush
9
Voto a favor para cat /usr/local/cuda/version.txt. Método popular com o nvcc --versionworks, se você tiver o nvidia-toolkit instalado, no entanto, se você tiver apenas o tempo de execução do cuda, o nvcc poderá não existir. Pode ser o caso apontado por @RutgerHofste. Por exemplo, ( as instruções de configuração do Tensorflow não instalam o nvcc)
este é mais versátil do que a resposta de harrism uma vez que não requer a instalação nvcc(que exige privilégios de administrador)
dinossauro
1
Obras sobre AWS Linux profunda Aprendizagem AMI
Rutger Hofste
15
Usando isso, recebo "CUDA Versão 8.0.61", mas o nvcc --version me fornece "Ferramentas de compilação Cuda, versão 7.5, V7.5.17". Você sabe o motivo do erro de correspondência?
martinako
1
Upvoted por ser a resposta mais correta, minha versão CUDA é 9.0.176 e foi nenhum lugar mencionado na -V nvcc
Kalpit
Eu recebo um erro de arquivo não encontrado, mas o nvcc reporta a versão 8.0. / usr / local / cuda não existe ..
Elias
41
Se você correr
nvidia-smi
Você deve encontrar a versão CUDA no canto superior direito da saída do comando. Pelo menos eu achei que a saída para CUDA versão 10.0, por exemplo,
Parece que nvidia-smiapenas gera a versão do driver para versões mais antigas.
mrgloom
22
Essa exibição da versão CUDA funciona apenas para a versão do driver após 410.72. E exibirá a versão CUDA mesmo quando nenhum CUDA estiver instalado. Portanto, essas informações não fazem sentido atualmente. Referência: devtalk.nvidia.com/default/topic/1045528/…
Bruce Yo
8
Esta resposta está incorreta, isso indica apenas o suporte da versão CUDA do driver. Ele não fornece qualquer informação sobre qual versão CUDA está instalado ou mesmo se há CUDA instalado em todos os
talonmies
Esta versão cuda mostra apenas os recursos gpu cuda e não a versão cuda usada para a API de tempo de execução.
monti
22
Para a versão CUDA:
nvcc --version
Para a versão cuDNN:
Para Linux:
Use o seguinte para encontrar o caminho para cuDNN:
$ whereis cuda
cuda:/usr/local/cuda
Em seguida, use isso para obter a versão do arquivo de cabeçalho,
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
Para Windows,
Use o seguinte para encontrar o caminho para cuDNN:
você está falando do CUDA SDK. talvez a pergunta estivesse no tempo de execução e nos drivers CUDA - então isso não servirá. (ou talvez a pergunta é sobre a capacidade de computação - mas não tenho certeza se esse é o caso.)
Alexander Stohr
O nvcc é um binário e reportará sua versão. você pode ter várias versões lado a lado em subdiretórios separados. / usr / local / cuda é um link simbólico opcional e provavelmente só está presente se o CUDA SDK estiver instalado.
Alexander Stohr
21
No Ubuntu:
Tentar
$ cat /usr/local/cuda/version.txt
ou
$ cat /usr/local/cuda-8.0/version.txt
Às vezes, a pasta é chamada "versão Cuda".
Se nenhuma das opções acima funcionar, tente ir para
$ /usr/local/
E encontre o nome correto da sua pasta Cuda.
A saída deve ser semelhante a:
CUDA Version 8.0.61
Como alternativa, você pode usar os seguintes comandos para verificar a instalação do CUDA:
nvidia-smi
OU
nvcc --version
Se você estiver usando o tensorflow-gpu através do pacote Anaconda (você pode verificar isso, basta abrir o Python no console e verificar se o python padrão mostra a Anaconda, Inc. quando ele é iniciado ou se você pode executar qual python e verificar a localização) e manualmente instalar CUDA e CUDNN provavelmente não funcionará. Você precisará atualizar através do conda.
Para aqueles que querem saber: deviceQueryé um programa de exemplo para construir (Linux: executar makeem /usr/local/cuda/samples, então ./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery).
Matthieu
4
Você pode achar o CUDA-Z útil, aqui está uma citação do site:
"Este programa nasceu como uma paródia de outros utilitários Z, como CPU-Z e GPU-Z. O CUDA-Z mostra algumas informações básicas sobre GPUs e GPGPUs habilitadas para CUDA. Ele funciona com as placas nVIDIA Geforce, Quadro e Tesla, ION chipsets ".
Na guia Suporte, há o URL do código-fonte: http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/ e o download não é realmente um instalador, mas o próprio executável (sem instalação, portanto, isso é "rápido" ").
Este utilitário fornece muitas informações e, se você precisar saber como elas foram derivadas, há a Fonte para analisar. Existem outros utilitários semelhantes a esse que você pode procurar.
este é um programa para a plataforma Windows. será utilizável de dentro de um script?
Alexander Stohr
4
Pode-se obter a cudaversão digitando o seguinte no terminal:
$ nvcc -V
# below is the result
nvcc: NVIDIA (R)Cuda compiler driver
Copyright(c)2005-2017 NVIDIA CorporationBuilt on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85
Como alternativa, é possível verificar manualmente a versão descobrindo primeiro o diretório de instalação usando:
$ whereis -b cuda
cuda:/usr/local/cuda
E depois cdnesse diretório e verifique a versão CUDA.
$ nvcc --version
geralmente é o número da versão de seu interesse.nvcc --version
produtos @JaredHoberock,The program 'nvcc' is currently not installed. You can install it by typing: sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
no entanto,nvidia-smi
contêmCUDA Version: 10.1
.Respostas:
Como Jared menciona em um comentário, na linha de comando:
(ou
/usr/local/cuda/bin/nvcc --version
) fornece a versão do compilador CUDA (que corresponde à versão do kit de ferramentas).No código do aplicativo, você pode consultar a versão da API de tempo de execução com
ou a versão da API do driver com
Como Daniel aponta, o deviceQuery é um aplicativo de amostra do SDK que consulta o acima, juntamente com os recursos do dispositivo.
Como outros observam, você também pode verificar o conteúdo do
version.txt
uso (por exemplo, no Mac ou Linux)No entanto, se houver outra versão do kit de ferramentas CUDA instalada que não seja a que contém o link simbólico
/usr/local/cuda
, isso poderá reportar uma versão imprecisa se outra versão for anteriorPATH
à anterior, portanto, use com cuidado.fonte
nvidia-cuda-tools
para fazer esse comando funcionar. Apenas digite #sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
nvcc
, ele deve estar em/usr/local/cuda/bin/
.cat /usr/local/cuda/version.txt
. Método popular com onvcc --version
works, se você tiver o nvidia-toolkit instalado, no entanto, se você tiver apenas o tempo de execução do cuda, o nvcc poderá não existir. Pode ser o caso apontado por @RutgerHofste. Por exemplo, ( as instruções de configuração do Tensorflow não instalam o nvcc)No Ubuntu Cuda V8:
fonte
nvcc
(que exige privilégios de administrador)Se você correr
Você deve encontrar a versão CUDA no canto superior direito da saída do comando. Pelo menos eu achei que a saída para CUDA versão 10.0, por exemplo,
fonte
nvidia-smi
apenas gera a versão do driver para versões mais antigas.Para a versão CUDA:
Para a versão cuDNN:
Para Linux:
Use o seguinte para encontrar o caminho para cuDNN:
Em seguida, use isso para obter a versão do arquivo de cabeçalho,
Para Windows,
Use o seguinte para encontrar o caminho para cuDNN:
Em seguida, use isso para despejar a versão do arquivo de cabeçalho,
fonte
No Ubuntu:
Tentar
$ cat /usr/local/cuda/version.txt
ou$ cat /usr/local/cuda-8.0/version.txt
Às vezes, a pasta é chamada "versão Cuda".
Se nenhuma das opções acima funcionar, tente ir para
$ /usr/local/
E encontre o nome correto da sua pasta Cuda.A saída deve ser semelhante a:
CUDA Version 8.0.61
fonte
Use o seguinte comando para verificar a instalação do CUDA pelo Conda:
E o seguinte comando para verificar a versão CUDNN instalada pelo conda:
Se você deseja instalar / atualizar CUDA e CUDNN através do CONDA, use os seguintes comandos:
Como alternativa, você pode usar os seguintes comandos para verificar a instalação do CUDA:
OU
Se você estiver usando o tensorflow-gpu através do pacote Anaconda (você pode verificar isso, basta abrir o Python no console e verificar se o python padrão mostra a Anaconda, Inc. quando ele é iniciado ou se você pode executar qual python e verificar a localização) e manualmente instalar CUDA e CUDNN provavelmente não funcionará. Você precisará atualizar através do conda.
Se você deseja instalar o CUDA, CUDNN ou tensorflow-gpu manualmente, consulte as instruções aqui https://www.tensorflow.org/install/gpu
fonte
Se você instalou o CUDA SDK, poderá executar "deviceQuery" para ver a versão do CUDA
fonte
deviceQuery
é um programa de exemplo para construir (Linux: executarmake
em/usr/local/cuda/samples
, então./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery
).Você pode achar o CUDA-Z útil, aqui está uma citação do site:
"Este programa nasceu como uma paródia de outros utilitários Z, como CPU-Z e GPU-Z. O CUDA-Z mostra algumas informações básicas sobre GPUs e GPGPUs habilitadas para CUDA. Ele funciona com as placas nVIDIA Geforce, Quadro e Tesla, ION chipsets ".
http://cuda-z.sourceforge.net/
Na guia Suporte, há o URL do código-fonte: http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/ e o download não é realmente um instalador, mas o próprio executável (sem instalação, portanto, isso é "rápido" ").
Este utilitário fornece muitas informações e, se você precisar saber como elas foram derivadas, há a Fonte para analisar. Existem outros utilitários semelhantes a esse que você pode procurar.
fonte
Pode-se obter a
cuda
versão digitando o seguinte no terminal:Como alternativa, é possível verificar manualmente a versão descobrindo primeiro o diretório de instalação usando:
E depois
cd
nesse diretório e verifique a versão CUDA.fonte
Após a instalação do CUDA, é possível verificar as versões: nvcc -V
Eu instalei o 5.0 e o 5.5, então ele dá
Cuda Compilation Tools, versão 5.5, V5.5,0
Este comando funciona para Windows e Ubuntu.
fonte
Além dos mencionados acima, o caminho das instalações CUDA (se não for alterado durante a instalação) normalmente contém o número da versão
fazendo um
which nvcc
deve dar o caminho e isso lhe dará a versãoPS: Esta é uma maneira rápida e suja, as respostas acima são mais elegantes e resultarão na versão correta com um esforço considerável
fonte
/usr/bin/nvcc
.nvcc --version
é o caminho a percorrer.Primeiro você deve encontrar onde o Cuda está instalado.
Se é uma instalação padrão como aqui, o local deve ser:
para o ubuntu:
nesta pasta você deve ter um arquivo
abra este arquivo com qualquer editor de texto ou execute:
da pasta
OU
fonte
se nvcc --version não estiver funcionando, use cat /usr/local/cuda/version.txt
fonte
Se você estiver executando no linux:
fonte
eu recebo / usr / local - não existe esse arquivo ou diretório. Embora nvcc -V dê
fonte
Programaticamente com os wrappers CDA API Runtime API :
Isso fornece uma
cuda::version_t
estrutura, que você pode comparar e também transmitir, por exemplo:fonte
Você pode verificar a versão do CUDA usando
ou você pode usar
ou Você pode verificar a localização de onde o CUDA está usando
e então faça
fonte
Temos três maneiras de verificar a versão: No meu caso, abaixo está a saída: - Caminho 1: -
Resultado:-
Caminho2: -
Resultado:-
Caminho3: -
Resultado:-
Caminho4: -
Saídas não são iguais. Não sei por que está acontecendo.
fonte