没有建立cuda环境能跑代码吗

没有建立CUDA环境是无法运行CUDA代码的。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，需要在计算机中安装并配置相应的CUDA驱动程序、CUDA工具包和CUDA编译器。只有在正确配置了CUDA环境后，才能使用CUDA编程语言编写的代码，并且能够利用GPU进行并行计算加速。

在没有建立CUDA环境的情况下，直接运行CUDA代码会导致编译错误或者运行时错误。因为没有CUDA驱动程序，计算机无法识别和使用GPU进行计算；没有CUDA工具包和编译器，无法将CUDA代码编译为可执行的二进制文件，并且无法执行涉及到CUDA操作的函数和指令。

在某些情况下，对于不依赖于CUDA并行计算的部分代码，可以在没有CUDA环境的情况下运行。但是，涉及到CUDA代码和相关操作的部分将无法正常执行，可能会导致程序崩溃或无法得到正确的结果。

因此，如果需要运行CUDA代码，就必须在计算机中建立相应的CUDA环境，包括安装CUDA驱动程序、CUDA工具包和CUDA编译器。只有在正确配置了CUDA环境后，才能够成功运行CUDA代码，并且利用GPU进行并行计算加速。

相关问题

没有cuda不能lora训练

没有CUDA，就不能进行LoRa训练。LoRa是一种低功耗广域网技术，需要在训练过程中使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）来加速计算，提高训练效率。CUDA是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的强大并行处理能力来加速计算。对于LoRa技术来说，使用CUDA可以大大缩短训练时间，提高模型的精度和性能。因此，缺少CUDA支持的硬件设备将无法进行有效的LoRa训练。

此外，LoRa作为一种物联网技术，在实际应用场景中需要对大量数据进行处理和分析，以实现远程监测、智能控制等功能。而缺乏CUDA加速的LoRa训练将大大降低处理速度，导致无法及时响应数据，影响系统的实时性和可靠性。因此，对于LoRa技术的研究和应用来说，具备CUDA支持的硬件设备和环境是非常重要的。

总之，没有CUDA支持将使LoRa训练过程严重受阻，影响系统性能和应用效果。因此，对于从事LoRa技术相关工作的研究人员和工程师来说，需要重视CUDA的应用，并为其提供必要的硬件和软件支持。

怎么查看环境有没有cuda

要查看你的环境是否安装了 CUDA，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端或命令行窗口。
2. 输入以下命令并按回车键：

   nvcc --version

如果你的环境中安装了 CUDA，那么该命令会输出 CUDA 的版本信息，例如：

   nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
   Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
   Built on Tue_Sep_15_10:26:14_Pacific_Daylight_Time_2020
   Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.105
   Build cuda_11.1.TC455_06.29190527_0

如果你的环境中没有安装 CUDA，则会提示该命令不存在或无法找到。

注意：在 Windows 系统中，你需要在 CUDA 安装目录下的 bin 目录中查找 nvcc.exe。默认情况下，CUDA 会将该目录添加到系统的 PATH 环境变量中，因此你可以直接在命令行中输入 nvcc 来运行该命令。如果你的环境中没有将该目录添加到 PATH 环境变量中，则需要在命令行中指定完整的路径，例如：

"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\nvcc.exe" --version

同样，你也可以通过查看 NVIDIA 显卡驱动程序是否已安装来判断你的环境是否支持 CUDA。如果你的环境中安装了 NVIDIA 显卡驱动程序，则说明你的环境中可以支持 CUDA。