显卡驱动CUDA 和 pytorch CUDA 之间的区别

 更新时间:2023年03月16日 08:43:38   作者:null_one  
本文主要介绍了显卡驱动CUDA 和 pytorch CUDA 之间的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

写在前面

我的 CUDA 版本是什么? 这个问题本身就是有问题的,因为没有搞清楚cuda的分类

  • 这里的 CUDA 说的是 Driver CUDA 还是 Runtime CUDA?
  • 如果是 Runtime CUDA,那系统可能有多个,说的是哪个?用 apt-get 装的?PyTorch 自带的?

想知道答案的话往下看,相信看完之后应该有所感悟

如何查看CUDA 版本

常见的查看CUDA版本的指令有如下几个

nvidia-smi
nvcc --version
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

nvidia-smi

在这里插入图片描述

nvcc --version

我先在用的是Windows电脑,这里是一张Linux 网图

在这里插入图片描述

python -c “import torch; print(torch.version.cuda)”

在这里插入图片描述

为何三个指令 三种结果?

nvidia-smi

这个命令一旦装完显卡驱动(nvidia-driver)就可以使用了,驱动程序提供最底层的程序接口,直接与硬件打交道。插上显卡的计算机也必须要装上驱动程序才能使用显卡。所以 nvidia-smi 的输出几乎都是显卡的硬件信息。
系统同一时间只能安装一个版本的驱动程序,如果安装多套版本可能会导致未定义的错误,另外驱动程序保持最新版本即可。

那这里的 CUDA Version 是代表什么呢?其实驱动程序也有 CUDA,叫做 Driver CUDA,这里指的是 Driver CUDA 的版本。而几乎所有的框架程序,所使用的 CUDA 都不是 Driver CUDA,而是 NVIDIA 提供的更上层的编程接口,叫做 Runtime CUDA

nvcc 和 torch.version.cuda

首先 nvcc 是一个编译器,这个编译器是用户在安装 Runtime CUDA 的时候附带的。因此 nvcc 打印的是 Runtime CUDA 的版本。同样的,torch.version.cuda 打印的也是 Runtime CUDA 的版本,那这两个版本为什么也不同呢?我们需要先了解Runtime CUDA

Runtime CUDA

Runtime CUDA 是 NVIDIA 封装的上层接口,几乎所有的应用程序,都是直接调用 Runtime CUDA 的 API,而 Runtime CUDA 内部调用 Driver 的接口。所以通常所说的 CUDA 都是指的 Runtime CUDA(除非是驱动开发的人员)。另外 NVIDIA 有一个规则,Runtime CUDA 的版本号必须小于等于Driver CUDA 的版本号,所以 nvidia-smi 输出的 CUDA 版本可以理解为该系统所能安装的最高 CUDA 版本号是多少

安装方法

nvcc --version 输出的是当前安装的 CUDA 的版本,而系统同一时间还可以安装多套 CUDA,并且安装的方式还多种多样,一般来说有以下几种安装方式:

PyTorch 本身自带 CUDA

# 会自动安装 CUDA 10.2
pip3 install torch

# 会自动安装 CUDA 11.3
pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

# 会自动安装 CUDA 11.6
pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

有人可能会问:为什么装了 PyTorch 之后,没有 nvcc 这个命令,或是 nvcc --version 显示的 CUDA 和 PyTorch 安装的 CUDA 版本对不上?

上文说了,一个系统可能有多套 CUDA,如果 nvcc --version 显示的 CUDA 对不上号,是因为系统本身安装了其他版本的 CUDA。另外,PyTorch 自带的 CUDA 只包含库文件,没有 nvcc 编译器,所以没有 nvcc 这个命令。

通过 Ubuntu 的官方源安装

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

通过 conda 安装

conda search -c conda-forge cudatoolkit  # 列出所有可以安装的版本
conda install -c conda-forge cudatoolkit=xx.x.x

通过官方安装包访问下面的链接,可以下载到不同版本的安装包:toolkits

torch官网有详细的安装cuda的步骤,自己去官网找一下就好了

到此这篇关于显卡驱动CUDA 和 pytorch CUDA 之间的区别的文章就介绍到这了,更多相关显卡驱动CUDA 和 pytorch CUDA内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 详解在Python和IPython中使用Docker

    详解在Python和IPython中使用Docker

    这篇文章主要介绍了详解在Python和IPython中使用Docker,Docker是一个吸引人的新系统,可以用来建立有趣的新技术应用,特别是云服务相关的,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • python利用urllib和urllib2访问http的GET/POST详解

    python利用urllib和urllib2访问http的GET/POST详解

    urllib模块提供的上层接口,使我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。下面这篇文章主要给大家介绍了关于python如何利用urllib和urllib2访问http的GET/POST的相关资料,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
    2017-09-09
  • Python 爬虫性能相关总结

    Python 爬虫性能相关总结

    这篇文章主要介绍了Python 爬虫性能的相关资料,文中讲解非常详细,帮助大家更好的理解和学习爬虫,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-08-08
  • Python基于Gensim实现文本相似度/匹配/查重

    Python基于Gensim实现文本相似度/匹配/查重

    Gensim是基于Python语言的自然语言处理库,用来主题建模、文本相似度等文本处理任务,下面我们就来看看如何使用Gensim实现文本相似度/匹配/查重等操作吧
    2024-03-03
  • pytest配置项目不同环境URL的实现

    pytest配置项目不同环境URL的实现

    pytest-base-url是pytest的第三方插件,主要用来帮助我们进行切换测试环境地址,下面就来介绍一下配置不同环境URL的实现,感兴趣的可以了解一下
    2024-02-02
  • Python2.x与Python3.x的区别

    Python2.x与Python3.x的区别

    这篇文章主要介绍了Python2.x与Python3.x的区别的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2016-01-01
  • python实战之德州扑克第三步-比较大小

    python实战之德州扑克第三步-比较大小

    这篇文章主要介绍了python实战之德州扑克第三步-比较大小,稳中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们有很好地帮助,需要的朋友可以参考下
    2021-04-04
  • 在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作

    在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作

    今天小编就为大家分享一篇在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-02-02
  • Python数据结构之树的全面解读

    Python数据结构之树的全面解读

    数据结构中有很多树的结构,其中包括二叉树、二叉搜索树、2-3树、红黑树等等。本文中对数据结构中常见的树逻辑结构和存储结构进行了汇总,不求严格精准,但求简单易懂
    2021-11-11
  • 分享python 写 csv 文件的两种方法

    分享python 写 csv 文件的两种方法

    这篇文章主要向大家分享的是python 写 csv 文件的两种方法,具体要怎么将内容写入csv文件呢?下面文章我们将使用csv和pandas的方法实现,下文详细实现介绍需要的小伙伴可以参考一下
    2022-04-04

最新评论