如何查看支持的CUDA架构信息
时间: 2024-04-04 08:29:00 浏览: 42
你可以使用命令`nvcc --help | grep 'gpu-arch'`来查看支持的CUDA架构信息。该命令将显示支持的CUDA架构选项,例如`gpu-arch=compute_35,code=sm_35;compute_50,code=sm_50;compute_52,code=sm_52;compute_60,code=sm_60;compute_61,code=sm_61;compute_70,code=sm_70;compute_75,code=sm_75;`。其中,compute_xx表示支持的CUDA计算能力,code=sm_xx表示使用的CUDA架构。你可以根据自己的需求来选择合适的CUDA架构。
相关问题
查看电脑支持的cuda版本
您可以通过以下步骤查看电脑支持的CUDA版本:
1. 打开NVIDIA官网,进入CUDA下载页面。
2. 在“操作系统”下拉菜单中选择您的操作系统。
3. 在“体系结构”下拉菜单中选择您的计算机架构,例如x86_64或Win32。
4. 在“版本”下拉菜单中选择“早期版本”。
5. 点击“搜索”按钮,然后滚动到页面底部,找到“CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions”表格。
6. 在表格中查找您的GPU型号并查看支持的CUDA版本。
注意,如果您的GPU型号不在表格中列出,则表示该GPU不支持CUDA加速。另外,不同版本的CUDA可能与不同的操作系统和GPU架构兼容性不同,所以请确保您下载并安装与您的系统和硬件兼容的CUDA版本。
pytorch不支持cuda9
PyTorch是一个流行的深度学习框架,可用于构建和训练神经网络模型。然而,确实有一些版本的PyTorch不支持CUDA版本为9的环境。
CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的通用计算架构。不同版本的CUDA提供了不同的功能和特性。CUDA 9是一个常用的版本,具有较高的性能和稳定性。
然而,由于PyTorch在开发期间可能会与各种硬件和软件组件进行集成,兼容性问题可能会出现。某些版本的PyTorch可能不支持CUDA 9,这意味着在使用这些版本的PyTorch时,不能在CUDA 9环境中使用GPU加速。
要解决这个问题,可以考虑以下几种方法:
1. 升级或降级CUDA版本:如果您想继续使用特定版本的PyTorch,则可以尝试升级或降级CUDA版本以满足PyTorch的要求。您可以在NVIDIA官方网站上找到不同版本的CUDA安装包。
2. 更新PyTorch版本:PyTorch团队可能已经解决了与CUDA 9不兼容的问题,因此尝试更新到最新版本的PyTorch可能有助于解决此问题。您可以通过PyTorch官方网站或PyTorch GitHub页面下载最新版本。
3. 使用其他深度学习框架:如果您的项目对CUDA 9具有严格要求,您可以考虑尝试其他支持CUDA 9的深度学习框架,如TensorFlow等。
总之,尽管某些版本的PyTorch可能不支持CUDA 9,但您可以尝试升级或降级CUDA版本,更新PyTorch版本或使用其他深度学习框架来解决此兼容性问题。