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Wie bekomme ich die cuda-Version?

Gibt es einen Befehl oder ein Skript, um die installierte CUDA-Version zu überprüfen?

Ich habe das Handbuch von 4.0 unter dem Installationsverzeichnis gefunden, bin aber nicht sicher, ob es von der tatsächlich installierten Version ist oder nicht.

274
Hailiang Zhang

Wie Jared in einem Kommentar von der Kommandozeile aus erwähnt: 

nvcc --version

(oder /usr/local/cuda/bin/nvcc --version) gibt die CUDA-Compilerversion an (entspricht der Toolkitversion). 

Mit dem Anwendungscode können Sie die Laufzeit-API-Version mit abfragen

cudaRuntimeGetVersion()

oder die Treiber-API-Version mit

cudaDriverGetVersion()

Wie Daniel darauf hinweist, ist deviceQuery eine SDK-Beispielanwendung, die die obigen Funktionen zusammen mit den Gerätefunktionen abfragt.

Wie bereits erwähnt, können Sie auch den Inhalt von version.txt überprüfen (z. B. auf Mac oder Linux). 

cat /usr/local/cuda/version.txt

Wenn jedoch eine andere Version des CUDA-Toolkits installiert ist als die mit /usr/local/cuda verknüpfte, kann dies eine ungenaue Version melden, wenn in Ihrer PATH eine andere Version als die oben genannte vorhanden ist.

390
harrism

Auf Ubuntu Cuda V8: 

$ cat /usr/local/cuda/version.txt
113
mwweb

Auf Ubuntu:

Versuchen

$ cat /usr/local/cuda/version.txt oder $ cat /usr/local/cuda-8.0/version.txt

Manchmal heißt der Ordner "Cuda-Version".

Wenn keine der oben genannten Funktionen funktioniert, gehen Sie zu $ /usr/local/ Suchen Sie nach dem richtigen Namen Ihres Cuda-Ordners.

Die Ausgabe sollte folgendermaßen aussehen: CUDA Version 8.0.61

16
Emir Husic

Wenn Sie CUDA SDK installiert haben, können Sie "deviceQuery" ausführen, um die Version von CUDA anzuzeigen

10
Daniel

Für CUDA-Version:

nvcc --version

Für cuDNN-Version:

Für Linux:

Gehen Sie folgendermaßen vor, um den Pfad für cuDNN zu finden:

$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda

Dann verwenden Sie diese, um die Version aus der Header-Datei abzurufen.

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

Für Windows,

Gehen Sie folgendermaßen vor, um den Pfad für cuDNN zu finden:

C:\>where cudnn*
C:\Program Files\cuDNN7\cuda\bin\cudnn64_7.dll

Dann verwenden Sie diese Option, um die Version aus der Header-Datei zu sichern

type "%PROGRAMFILES%\cuDNN7\cuda\include\cudnn.h" | findstr CUDNN_MAJOR
7
Shital Shah

Wenn du rennst

nvidia-smi

Sie sollten die CUDA-Version in der oberen rechten Ecke der Ausgabe des Befehls finden. Zumindest habe ich diese Ausgabe für CUDA Version 10.0 gefunden, z. B.  enter image description here 

4

Sie könnten CUDA-Z nützlich finden, hier ein Zitat von ihrer Site:

"Dieses Programm wurde als Parodie anderer Z-Utilities wie CPU-Z und GPU-Z geboren. CUDA-Z enthält einige grundlegende Informationen zu CUDA-fähigen GPUs und GPGPUs. Es funktioniert mit NVIDIA Geforce-, Quadro- und Tesla-Karten, ION Chipsätze. "

http://cuda-z.sourceforge.net/

Auf der Registerkarte Support befindet sich die URL für den Quellcode: http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/ und der Download ist kein Installer, sondern die ausführbare Datei selbst (keine Installation, also das ist "schnell").

Dieses Dienstprogramm enthält viele Informationen. Wenn Sie wissen möchten, wie es abgeleitet wurde, können Sie sich die Quelle ansehen. Es gibt andere Dienstprogramme, die ähnlich sind und nach denen Sie suchen könnten.

4
Rob

Abgesehen von den oben genannten enthält der CUDA-Installationspfad (wenn er während des Setups nicht geändert wird) normalerweise die Versionsnummer

wenn Sie einen which nvcc ausführen, sollte der Pfad angegeben werden, und Sie erhalten die Version

PS: Dies ist ein schneller und schmutziger Weg, die obigen Antworten sind eleganter und ergeben mit großem Aufwand die richtige Version

3

Nach der Installation von CUDA kann man die Versionen überprüfen: nvcc -V

Ich habe sowohl 5.0 als auch 5.5 installiert, also gibt es 

Cuda Compilation Tools, Release 5.5, V5.5,0

Dieser Befehl funktioniert sowohl für Windows als auch für Ubuntu.

3
BhavinPatel

Zuerst sollten Sie herausfinden, wo Cuda installiert ist.

Wenn es sich um eine Standardinstallation wie hier handelt, sollte der Speicherort Folgendes sein:

für Ubuntu:

/ usr/local/cuda

in diesem Ordner sollten Sie eine Datei haben 

version.txt

Öffnen Sie diese Datei mit einem beliebigen Texteditor oder führen Sie Folgendes aus:

cat version.txt

aus dem Ordner 

ODER

 cat /usr/local/cuda/version.txt 
3
ChaosPredictor
dpkg -l | grep cuda

wenn Sie unter Linux arbeiten

1
Pidem

Sie können die cuda-Version abrufen, indem Sie Folgendes in das Terminal eingeben:

$ nvcc -V

# below is the result
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85

Alternativ kann man manuell nach der Version suchen, indem man zunächst das Installationsverzeichnis mit Hilfe von:

$ whereis -b cuda         
cuda: /usr/local/cuda

Und dann cd in dieses Verzeichnis und prüfen Sie die CUDA-Version.

1
kmario23

ich bekomme/usr/local - keine solche Datei oder Verzeichnis. Obwohl nvcc -V gibt 

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
0
Mikhail Yudaev

wenn nvcc --version für Sie nicht funktioniert, verwenden Sie cat /usr/local/cuda/version.txt 

0
Nassima Noufail

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die CUDA-Installation von Conda zu überprüfen:

conda list cudatoolkit

Und der folgende Befehl, um die von conda installierte CUDNN-Version zu überprüfen:

conda list cudnn

Wenn Sie CUDA und CUDNN über CONDA installieren/aktualisieren möchten, verwenden Sie bitte die folgenden Befehle:

conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn

Alternativ können Sie folgende Befehle verwenden, um die CUDA-Installation zu überprüfen:

nvidia-smi

OR

nvcc --version

Wenn Sie Tensorflow-gpu über das Anaconda-Paket verwenden (Sie können dies überprüfen, indem Sie einfach Python in der Konsole öffnen und prüfen, ob das Standard-python Anaconda, Inc. anzeigt, wenn es gestartet wird, oder Sie kann ausführen, welches python und den Speicherort überprüfen), dann wird die manuelle Installation von CUDA und CUDNN höchstwahrscheinlich nicht funktionieren. Sie müssen stattdessen über conda aktualisieren.

Wenn Sie CUDA, CUDNN oder tensorflow-gpu manuell installieren möchten, lesen Sie die Anweisungen hier https://www.tensorflow.org/install/gp

0
sidk