Як отримати версію cuda?

Чи є якась швидка команда чи сценарій, щоб перевірити наявність встановленої версії CUDA?

Я знайшов керівництво 4.0 в каталозі інсталяції, але я не впевнений, чи є він фактично встановленою версією чи ні.

Як згадує Джаред у коментарі, з командного рядка:

nvcc --version

(або /usr/local/cuda/bin/nvcc --version) надає версію компілятора CUDA (яка відповідає версії інструментарію).

З коду програми ви можете запитувати версію API виконання

cudaRuntimeGetVersion()

або версію API драйвера з

cudaDriverGetVersion()

Як зазначає Даніель, deviceQuery - це зразок програми SDK, який запитує вищезазначене, а також можливості пристрою.

Як зазначають інші, ви також можете перевірити вміст version.txtвикористання (наприклад, на Mac чи Linux)

cat /usr/local/cuda/version.txt

Однак якщо є інша версія встановленого набору інструментів CUDA, відмінна від тієї, з якої пов’язано посилання /usr/local/cuda, це може повідомити про неточну версію, якщо інша версія є у вашій, PATHніж зазначена вище, тому використовуйте з обережністю.

На Ubuntu Cuda V8:

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

Якщо ти біжиш

nvidia-smi

Ви повинні знайти версію CUDA у верхньому правому куті виводу команди. Принаймні, я виявив, що вихід для CUDA версії 10.0, наприклад,

Для версії CUDA:

nvcc --version

Для версії cuDNN:

Для Linux:

Використовуйте наступне, щоб знайти шлях для cuDNN:

$ whereis cuda
cuda: /usr/local/cuda

Потім використовуйте це, щоб отримати версію з файлу заголовка,

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

Для Windows,

Використовуйте наступне, щоб знайти шлях для cuDNN:

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

Потім використовуйте це для скидання версії з файлу заголовка,

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

На Ubuntu:

Спробуйте

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

Іноді папку називають "Cuda-версія".

Якщо жодне з перерахованих вище не працює, спробуйте перейти $ /usr/local/ І знайдіть правильну назву папки Cuda.

Вихід повинен бути подібним до: CUDA Version 8.0.61

Використовуйте таку команду, щоб перевірити встановлення CUDA від Conda:

conda list cudatoolkit

І наступна команда перевірити версію CUDNN, встановлену conda:

conda list cudnn

Якщо ви хочете встановити / оновити CUDA та CUDNN через CONDA, скористайтеся такими командами:

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

Крім того, ви можете використовувати наступні команди, щоб перевірити встановлення CUDA:

nvidia-smi

АБО

nvcc --version

Якщо ви використовуєте tensorflow-gpu через пакет Anaconda (Ви можете перевірити це, просто відкривши Python у консолі та перевірте, чи пітон за замовчуванням показує Anaconda, Inc., коли він запускається, або ви можете запустити який python і перевірити розташування), а потім вручну встановлення CUDA та CUDNN, швидше за все, не спрацює. Натомість вам доведеться оновити через conda.

Якщо ви хочете встановити CUDA, CUDNN або tensorflow-gpu вручну, ви можете ознайомитися з інструкціями тут https://www.tensorflow.org/install/gpu

Якщо ви встановили CUDA SDK, ви можете запустити "deviceQuery", щоб побачити версію CUDA

Вам може бути корисна CUDA-Z, ось цитата з їх сайту:

"Ця програма народилася як пародія на інші Z-утиліти, такі як CPU-Z та GPU-Z. CUDA-Z показує деяку основну інформацію про підтримувані CUDA GPU та GPGPU. Це працює з nVIDIA Geforce, Quadro та Tesla картками, ION набори чіпів ".

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

На вкладці підтримки є URL-адреса вихідного коду: http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/ а завантаження насправді не встановитель, а сам виконуваний файл (немає установки, тому це "швидко" ").

Ця утиліта надає багато інформації, і якщо вам потрібно знати, як вона була отримана, є джерело, на яке слід ознайомитися. Є інші утиліти, подібні до цієї, які ви можете шукати.

cudaВерсію можна отримати , ввівши в терміналі наступну:

$ 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

Крім того, можна вручну перевірити наявність версії, спочатку дізнавшись інсталяційний каталог за допомогою:

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

А потім cdу цей каталог і перевірте версію CUDA.

Після установки CUDA можна перевірити версії за допомогою: nvcc -V

Я встановив і 5.0, і 5.5, так що це дає

Інструменти компіляції Cuda, випуск 5.5, V5.5,0

Ця команда працює як для Windows, так і для Ubuntu.

Окрім згаданих вище, шлях встановлення CUDA (якщо він не змінювався під час встановлення), як правило, містить номер версії

робити which nvcc слід дати шлях, і це дасть вам версію

PS: Це швидкий і брудний спосіб, наведені вище відповіді є більш витонченими і призведуть до правильної версії з чималими зусиллями

Спочатку слід знайти, де встановлено Cuda.

Якщо це встановлення за замовчуванням, наприклад, тут має бути розташування:

для ubuntu:

/ usr / local / cuda

у цій папці у вас повинен бути файл

версія.txt

відкрийте цей файл у будь-якому текстовому редакторі або запустіть:

cat version.txt

з папки

АБО

 cat /usr/local/cuda/version.txt 

якщо nvcc --version не працює для вас, тоді використовуйте cat /usr/local/cuda/version.txt

Якщо ви працюєте на Linux:

dpkg -l | grep cuda

я отримую / usr / local - такого файлу чи каталогу немає. Хоча nvcc -V дає

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

Програмно за допомогою оболонок CUDA Runtime API C ++ :

auto v1 = cuda::version::maximum_supported_by_driver();
auto v2 = cuda::version::runtime();

Це дає вам cuda::version_tструктуру, яку ви можете порівнювати, а також передавати, наприклад:

if (v2 < cuda::version_t{ 8, 0 } ) {
    std::cerr << "CUDA version " << v2 << " is insufficient." std::endl;
}

Ви можете перевірити версію CUDA за допомогою

nvcc -V

або ви можете використовувати

nvcc --version

або Ви можете перевірити місце, де використовується CUDA

whereis cuda 

а потім робити

cat location/of/cuda/you/got/from/above/command