显卡驱动CUDA 和 pytorch CUDA 之间的区别

写在前面

我的 CUDA 版本是什么？ 这个问题本身就是有问题的，因为没有搞清楚cuda的分类

• 这里的 CUDA 说的是 Driver CUDA 还是 Runtime CUDA？
• 如果是 Runtime CUDA，那系统可能有多个，说的是哪个？用 apt-get 装的？PyTorch 自带的？

想知道答案的话往下看，相信看完之后应该有所感悟

如何查看CUDA 版本

常见的查看CUDA版本的指令有如下几个

nvidia-smi
nvcc --version
python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

nvidia-smi

nvcc --version

我先在用的是Windows电脑，这里是一张Linux 网图

python -c “import torch; print(torch.version.cuda)”

为何三个指令 三种结果？

nvidia-smi

这个命令一旦装完显卡驱动（nvidia-driver）就可以使用了，驱动程序提供最底层的程序接口，直接与硬件打交道。插上显卡的计算机也必须要装上驱动程序才能使用显卡。所以 nvidia-smi 的输出几乎都是显卡的硬件信息。
系统同一时间只能安装一个版本的驱动程序，如果安装多套版本可能会导致未定义的错误，另外驱动程序保持最新版本即可。

那这里的 CUDA Version 是代表什么呢？其实驱动程序也有 CUDA，叫做 Driver CUDA，这里指的是 Driver CUDA 的版本。而几乎所有的框架程序，所使用的 CUDA 都不是 Driver CUDA，而是 NVIDIA 提供的更上层的编程接口，叫做 Runtime CUDA

nvcc 和 torch.version.cuda

首先 nvcc 是一个编译器，这个编译器是用户在安装 Runtime CUDA 的时候附带的。因此 nvcc 打印的是 Runtime CUDA 的版本。同样的，torch.version.cuda 打印的也是 Runtime CUDA 的版本，那这两个版本为什么也不同呢？我们需要先了解Runtime CUDA。

Runtime CUDA

Runtime CUDA 是 NVIDIA 封装的上层接口，几乎所有的应用程序，都是直接调用 Runtime CUDA 的 API，而 Runtime CUDA 内部调用 Driver 的接口。所以通常所说的 CUDA 都是指的 Runtime CUDA（除非是驱动开发的人员）。另外 NVIDIA 有一个规则，Runtime CUDA 的版本号必须小于等于Driver CUDA 的版本号，所以 nvidia-smi 输出的 CUDA 版本可以理解为该系统所能安装的最高 CUDA 版本号是多少。

安装方法

nvcc --version 输出的是当前安装的 CUDA 的版本，而系统同一时间还可以安装多套 CUDA，并且安装的方式还多种多样，一般来说有以下几种安装方式：

PyTorch 本身自带 CUDA

# 会自动安装 CUDA 10.2
pip3 install torch

# 会自动安装 CUDA 11.3
pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

# 会自动安装 CUDA 11.6
pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

有人可能会问：为什么装了 PyTorch 之后，没有 nvcc 这个命令，或是 nvcc --version 显示的 CUDA 和 PyTorch 安装的 CUDA 版本对不上？

上文说了，一个系统可能有多套 CUDA，如果 nvcc --version 显示的 CUDA 对不上号，是因为系统本身安装了其他版本的 CUDA。另外，PyTorch 自带的 CUDA 只包含库文件，没有 nvcc 编译器，所以没有 nvcc 这个命令。

通过 Ubuntu 的官方源安装

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

通过 conda 安装

conda search -c conda-forge cudatoolkit  # 列出所有可以安装的版本
conda install -c conda-forge cudatoolkit=xx.x.x

通过官方安装包访问下面的链接，可以下载到不同版本的安装包：toolkits

torch官网有详细的安装cuda的步骤，自己去官网找一下就好了

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