如何确认CUDA版本兼容性

确认CUDA版本兼容性是确保使用CUDA Toolkit构建的应用程序能够在目标系统上正常运行的关键步骤。以下是几种常用的方法来确认CUDA版本兼容性：

查看CUDA版本

• 使用nvcc命令：

nvcc --version

这将显示CUDA编译器的版本信息，包括CUDA运行时库的版本。

• 检查CUDA安装目录的版本文件：

cat /usr/local/cuda/version.txt

CUDA安装后会在 /usr/local/cuda/ 目录下生成一个 version.txt 文件，里面记录了CUDA的版本信息。

• 使用nvidia-smi查看驱动支持的CUDA版本：

nvidia-smi

nvidia-smi 显示的是驱动支持的CUDA最高版本。

• 检查动态链接库版本：

ls -l /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so*

这将显示当前安装的CUDA版本。

• 通过Python检查（适用于深度学习环境）：
• PyTorch：

import torch
print(torch.version.cuda)

• TensorFlow：

import tensorflow as tf
print(tf.sysconfig.get_build_info().get('cuda_version', 'Not found'))

• 检查环境变量：

echo $CUDA_HOME

如果设置了 CUDA_HOME，则 echo $PATH | grep cuda 检查 PATH 中是否包含CUDA路径。

确认CUDA与NVIDIA驱动的兼容性

• 每个CUDA Toolkit版本中打包的开发NVIDIA GPU驱动程序版本可以在NVIDIA官方文档中找到。

确认CUDA与操作系统及Python库的兼容性

• CUDA与Ubuntu版本的对应关系：
• CUDA 12.x：支持Ubuntu 22.04/20.04，所需NVIDIA驱动版本≥535.129.03。
• CUDA 11.x：支持Ubuntu 20.04/18.04，所需NVIDIA驱动版本≥450.80.02。
• CUDA版本与Python库的对应关系：
• PyTorch和TensorFlow等深度学习框架的官方文档通常会列出其与CUDA版本的兼容性。

通过上述方法，你可以确认CUDA版本及其与NVIDIA驱动、操作系统以及Python库的兼容性，从而确保CUDA应用程序能够在目标系统上正常运行。