Linux(多用户下)查看cuda、cudnn版本、查看已经安装的cuda版本、切换不同版本cuda之间的切换等相关命令

2023-05-16

Linux中查看已经安装的CUDA多个版本以及当前软链接的版本、cudnn版本

    • 1、查看GPU使用情况:
    • 2、查看 CUDA 版本:
    • 3、查看 CUDNN 版本
    • 4、 不同版本cuda的切换(需要有足够的权限)
        • ⑤查看 Linux下已安装的所有 cuda 版本
        • ⑥ 更改 cudnn 版本

  • linux 中cuda默认安装在/usr/local目录中:
    -可以使用命令:
ls -l /usr/local | grep cuda

查看该目录下有哪些cuda版本:
如果输出:

lrwxrwxrwx  1 root root   21 5月  19  2021 cuda -> /usr/local/cuda-11.0/
drwxr-xr-x 18 root root 4096 11月 11  2020 cuda-10.1
drwxr-xr-x  4 root root 4096 5月  19  2021 cuda-11.0

则表示当前机器上安装了10.1、11.0两个 cuda 版本,/usr/local/cuda是一个软链接,链接到了/usr/local/cuda-11.0目录,表示当前使用的是cuda-11.0版本

  • 具体的版本可以通过: nvcc -V # (V大写) 查看。

1)如果使用pytorch,可以使用如下语句查询是否可用:

import torch

print(torch.__version__)  # 查看torch当前版本号
print(torch.version.cuda)  # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号
print(torch.cuda.is_available())  # 查看当前cuda是否可用于当前版本的Torch,如果输出True,则表示可用

在这里插入图片描述

  • 如果nvidia-smi命令列出的CUDA版本与nvcc -V列出的版本号不一致,可能是由以下原因之一引起的:

1)安装多版本cuda后,还没有刷新环境变量,刷新即可;

2)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的版本号,这里是10.0,而nvcc的结果是对应CUDA Runtime API

补充说明:在安装CUDA 时候会安装3大组件,分别是 NVIDIA 驱动、toolkit和samples。NVIDIA驱动是用来控制GPU硬件,toolkit里面包括nvcc编译器等,samples或者说SDK 里面包括很多样例程序包括查询设备、带宽测试等等。上面说的CUDADriver API是依赖于NVIDIA驱动安装的,而CUDA Runtime API 是通过CUDA toolkit安装的。

1、查看GPU使用情况:

命令: nvidia-smi

在这里插入图片描述

2、查看 CUDA 版本:

cat /usr/local/cuda/version.txt

在这里插入图片描述
cuda 版本为:10.1.243

3、查看 CUDNN 版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

在这里插入图片描述
cudnn 版本为:7.5.1

  • Windows下:

在这里插入图片描述

4、 不同版本cuda的切换(需要有足够的权限)

切换 = ①删除原始软链接 + ②建立新的软链接

①删除之前创建的软链接

rm -rf /usr/local/cuda  

②建立新的软链接, 将 cuda10.1 连接到 默认cuda上

sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda  

②再次核查 cuda版本:

cat /usr/local/cuda/version.txt

在这里插入图片描述

⑤查看 Linux下已安装的所有 cuda 版本

可以通过安装位置文件夹来识别已经装的cuda版本,如下:

查看  /usr/local/  文件夹下存在的不同cuda版本文件夹 

在这里插入图片描述

⑥ 更改 cudnn 版本

重新官网下载对应cuda匹配的cudnn版本重新安装,步骤如下,
以cudnn-10.0-Linux-7.4.1为例:

终端下,切换到cudnn文件所在目录,通过tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz命令解压文件,会得到一个cuda文件夹,逐一执行下面的命令进行cudnn的安装:

# ① 复制文件夹内容
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

完成后,通过下面的命令查看安装情况:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果结果如下图逐行显示版本号,则安装成功。

在这里插入图片描述

  • 参考:

https://blog.csdn.net/anshiquanshu/article/details/120025826

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