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Aster
人工智能领域新星创作者
2023-01-20 12:29:10
nvidia-smi是看nvidia驱动的 nvcc -V是看cuda驱动的
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nvidia-smi是看nvidia驱动的 nvcc -V是看cuda驱动的
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matlab有些代码不运行-pykilosort:WIP:Kilosort2的Python端口
matlab有些代码不运行[WIP] KiloSort2的Python端口 这是Marius Pachitariu编写的原始MATLAB版本的Kilosort 2的正在进行中的文字Python端口。 该代码仍在调试中,尚无法使用。 安装 系统要求 该代码通过
CUDA
框架广泛使用了GPU。 需要具有至少8GB内存的高端
NVIDIA
GPU。 还需要一个良好的CPU和大量的RAM(至少32GB或64GB)。 请参阅以获取更多信息。 您还将需要在计算机上安装
NVIDIA
驱动
程序和
cuda
-toolkit。 这可能是安装过程中最难的部分。 要测试您的计算机是否正常运行,您应该可以运行以下命令:
nvidia
-smi
# Should show how much your GPU is being used right now
nvcc
# This is the
CUDA
compiler 进行安装 我们目前未在pypy或conda-forge上提供pykilosort的打包版本。 因此,您将需要先克隆回购git clone https://github.com/rossant/pykilos
CUDA
版本不同:
nvidia
-smi
和
nvcc
-V
1. 问题 之前就发现,
nvidia
-smi
中的
CUDA
版本与
nvcc
不一致,
nvidia
-smi
的结果显示
CUDA
版本是11.0,而从
nvcc
-V
命令来看,却是
CUDA
10.0。但是跑代码也没啥问题。 2. 分析 其实是因为
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的型号,这里是 11.0。 而
nvcc
..
nvidia
-smi
中的
CUDA
版本与
nvcc
不一致
1 问题 为何
nvidia
-smi
中的
CUDA
版本与
nvcc
不一致,
nvidia
-smi
的结果显示
CUDA
版本是10.0,而从
nvcc
-V
命令来看,却是
CUDA
9.0。 2 分析 其实是因为
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的型号,这里是 10.0。 而
nvcc
的结果是对应
CUDA
Runtime A
nvidia
-smi
和
nvcc
-V
的
cuda
版本不一致的原因
在安装其他框架包环境的时候,笔者发现
nvidia
-smi
中的
CUDA
版本与
nvcc
不一致,
nvidia
-smi
的结果显示
CUDA
版本是11.0,而从
nvcc
-V
命令来看,却是
CUDA
10.0。但是跑代码也没啥问题,就没有管了。 分析 其实是因为
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的型号,这里是 11.0。 而
nvcc
的
cuda
版本在
nvcc
-V
和
nvidia
-smi
中显示不同
引言 在更换、安装
cuda
后,
nvcc
-V
(或
nvcc
-
-v
ersion) 与
nvidia
-smi
中显示的
cuda
版本不同。产生了系统以哪个
cuda
版本为依据的困扰。 一、
cuda
版本不同的原因
CUDA
有两个主要的API,runtime API和driver API,两者都有相应的版本(例如8.0、9.0等)。对driver API的必要支持(e.g. lib
cuda
.so on linux),是由GPU
驱动
安装程序安装的。对runtime API(e.g. lib
cuda
rt.so on linux
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