nvidia-smi 与 nvcc 版本不

nvidia-smi 和 nvcc 是与 NVIDIA GPU 相关的两个工具，它们分别用于查看 GPU 信息和编译 CUDA 程序。一般情况下，nvidia-smi 和 nvcc 的版本应该是一致的，但如果版本不一致也不会有太大问题。如果你想安装新的 CUDA 版本，可以到 NVIDIA 官网（https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/）下载高版本的驱动程序。

相关问题

nvidia-smi 与 nvcc

nvidia-smi和nvcc是与CUDA相关的工具。 nvcc是CUDA的编译器，用于将程序编译成可执行的二进制文件。而nvidia-smi是NVIDIA System Management Interface的缩写，是一种命令行实用工具，用于管理和监控NVIDIA GPU设备。这意味着运行时API和驱动程序API的版本应该相同。

然而，如果你单独使用GPU driver Installer来安装GPU driver，那么nvidia-smi和nvcc --version显示的版本可能会不一致。这是因为nvcc --version显示的是runtime API对应的CUDA版本，而nvidia-smi显示的是driver API对应的CUDA版本。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [nvcc和nvidia-smi显示的版本不一致？](https://blog.csdn.net/qq_41607336/article/details/128200532)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

nvidia-smi 和 nvcc --version cuda版本不一致

如果你的`nvidia-smi`和`nvcc --version`显示的CUDA版本不一致，可能是因为你安装了多个CUDA版本，或者没有正确配置环境变量。在这种情况下，可以尝试以下几个方法来解决问题：

1. 确认环境变量配置正确：在终端输入以下命令，查看CUDA安装路径和版本是否正确：

   echo $CUDA_HOME
   nvcc --version

如果路径和版本不正确，可以在`.bashrc`或`.bash_profile`文件中配置环境变量。例如：

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4
   export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

配置完成后，使用`source`命令使其生效。

2. 确认安装的CUDA版本和PyTorch支持的CUDA版本一致。可以在PyTorch官方网站上查找相应的torch版本与CUDA版本的对应关系，然后安装对应版本的torch。

3. 如果你安装了多个CUDA版本，可以尝试使用`update-alternatives`命令选择默认的CUDA版本。具体使用方法可以参考[官方文档](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions)。

4. 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑重新安装CUDA和相关驱动。