nvcc -V和nvidia -smi输出版本不一样

这种情况很常见，因为nvcc -V显示的是CUDA Toolkit的版本，而nvidia-smi显示的是NVIDIA驱动程序的版本。

CUDA Toolkit是一个软件包，包含了编译CUDA程序所需的编译器、库和工具。nvcc是其中的一部分，用于编译CUDA程序。

NVIDIA驱动程序则是显卡所需的驱动程序，它提供了GPU硬件所需的支持和功能。

因此，即使CUDA Toolkit和NVIDIA驱动程序版本不同，也可以正常编译和运行CUDA程序。但是，为了获得最佳性能和兼容性，建议将CUDA Toolkit和NVIDIA驱动程序更新到最新版本。

相关问题

nvcc -v和nvidia-smi pytorch

根据引用[1]中的解释，nvcc -V显示的是runtime API的版本，而nvidia-smi显示的是driver API的版本。通常情况下，当使用Nvidia显卡驱动版本高于Cuda版本的最低要求时，两个版本可能会不一致。然而，根据引用[1]中的观察，实际上我们在日常使用Cuda时，发现nvcc -V显示的cuda版本和实际使用的runtime API版本是一致的，即以nvcc -V中的cuda版本为准。

根据引用[2]的结论，通过类似"conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch"这样的指令安装的CUDA已经捆绑了cudnn，因此不需要单独安装cudnn。

如果你想查看PyTorch中的CUDA和cudnn版本，你可以使用以下代码：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

这段代码将打印出PyTorch的版本、CUDA的版本以及cudnn的版本。

nvcc -v和nvidia -smi的区别

回答: nvcc -V和nvidia-smi是两个命令，用于查看CUDA版本。它们的区别在于，nvcc -V显示的是系统中安装的CUDA版本，而nvidia-smi显示的是当前系统中GPU驱动程序所支持的CUDA版本。\[1\]在Linux系统中，实际使用的CUDA版本以nvcc -V中显示的版本为准。如果nvidia-smi显示的CUDA版本与nvcc -V中显示的版本不同，实际使用的是nvcc -V中显示的版本。\[3\]这个问题的参考链接是Stack Overflow上的一个讨论，你可以在这里找到更多关于不同CUDA版本显示的信息。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [cuda版本在nvcc -V和nvidia-smi中显示不同](https://blog.csdn.net/weixin_45068330/article/details/121241867)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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