CUDA 12.0对应的devicequery工具如何使用
时间: 2024-01-13 20:06:01 浏览: 34
可以按照以下步骤使用 `devicequery` 工具:
1. 打开终端或命令行窗口。
2. 进入 CUDA 安装路径下的 `bin` 文件夹。例如,在 Linux 系统中,可以使用以下命令进入:
```
cd /usr/local/cuda-12.0/bin
```
3. 运行 `devicequery` 工具:
```
./deviceQuery
```
4. 等待程序运行完成,你会看到 GPU 设备的详细信息,如设备 ID、名称、计算能力、CUDA 核心数量、内存大小等。
如果你安装的是 Windows 操作系统,可以在 CUDA 安装目录下的 `bin` 文件夹中找到 `deviceQuery.exe` 文件,并在命令行中运行该程序。
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cuda 12.0 对应tensorflow版本
目前最新版本的 TensorFlow(2.5.0)已经支持 CUDA 12.0,所以你可以使用 TensorFlow 2.5.0 来兼容 CUDA 12.0。如果你使用的是旧版本的 TensorFlow,可以查看以下对应关系:
- TensorFlow 2.4.0:CUDA 11.0、cuDNN 8、NCCL 2
- TensorFlow 2.3.0:CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.2.0:CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.1.0:CUDA 10.0、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.0.0:CUDA 10.0、cuDNN 7.4、NCCL 2
需要注意的是,不同版本的 TensorFlow 和 CUDA、cuDNN、NCCL 的兼容性会有所不同,因此在安装之前建议先仔细查看 TensorFlow 官方文档中的版本要求。
cuda12.0对应的torch
对于CUDA 12.0,您可以使用以下命令安装与之兼容的PyTorch:
```
pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
请注意,此安装命令适用于Python 3.6、3.7、3.8和3.9,并且需要您的计算机上已安装CUDA 12.0。