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【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnn

NVIDIA CUDA Toolkit (CUDA)为创建高性能 GPU 加速应用程序提供了一个开发环境。借助 CUDA 工具包,您可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器以及用于部署应用程序的运行时库。
全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速。它使他们可以专注于训练神经网络和开发软件应用程序,而不必花时间在底层GPU性能调整上。

二、查看cuda的版本

1. nvidia-smi

运行

nvidia-smi

命令:
右上角可以看到CUDA版本号
说明cuda版本是12.0

2. ls -l /usr/local | grep cuda

运行

ls -l /usr/local | grep cuda

命令:
已经安装的所有cuda
一共安装了

cuda-10.0

cuda-10.2

cuda-11.1

cuda-11.3

cuda-11.7
标签: linux pytorch 运维

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_47894469/article/details/138270886
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