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

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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

2024-07-07 06:56| 来源: 网络整理| 查看: 265

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-11.x**/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

cuda-11.x 实际的安装版本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

【本文地址】

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