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CUDA升级和版本切换方法

原来的就挺好 2023-12-08 原文
1.查看CUDA版本
echo $PATH

输出:
/usr/local/cuda-11.1/bin:
/usr/local/cuda-10.1/bin:
…
哪个在前面哪个就是你的CUDA版本

  • 查看软链接
ls -l /usr/local


如果你的电脑里有多个CUDA，哪个路径在你的系统默认路径，哪个就是你当前在使用的版本

  • 快速查看CUDA版本
nvcc -V
  • 如果你遇到提示没有nvcc或版本明显不对（可能执行了/usr/bin/nvcc而不是cuda文件里的），说明你没有把CUDA的目录放到默认路径中
vim  ~/.bashrc
加入 
export PATH=/usr/local/cuda-xx.x:$PATH
source ~/.bashrc
2.升级

查看最高支持的cuda版本

nvidia-smi

下载相应版本的cuda
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cuda11.1对应的install方法

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

不要勾选 driver！！！ （ 这里要按一下空格 ，即[ ]中没有X）

-添加环境变量

vim  ~/.bashrc
加入 
export PATH=/usr/local/cuda-xx.x:$PATH
source ~/.bashrc

nvcc -V 查看版本
如果这时还不对，将/usr/bin/nvcc保存成其他格式的

sudo mv /usr/bin/nvcc /usr/bin/nvcc.bak

再次查看就看到版本对啦

CUDA升级spanclasstoken服务器python人工智能

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