как узнать есть ли cuda на видеокарте
Самый простой способ проверить наличие CUDA-способного GPU от cmake?
у нас есть некоторые ночные сборки машин, находящихся в библиотеки cuda установлен, но у которых не установлен CUDA-совместимый GPU. Эти машины способны создавать программы с поддержкой cuda, но они не способны запускать эти программы.
в нашем автоматизированном ночном процессе сборки наши скрипты cmake используют команду cmake
чтобы определить, установлено ли программное обеспечение cuda. Это устанавливает переменную cmake CUDA_FOUND на платформах, на которых установлено программное обеспечение cuda. Это здорово и это работает прекрасно. Когда CUDA_FOUND установлен, нормально создавать программы с поддержкой cuda. Даже если у машины нет CUDA-способного GPU.
но cuda-использование тестовых программ, естественно, терпит неудачу на машинах CUDA без GPU, в результате чего наши ночные панели мониторинга выглядят «грязными». Поэтому я хочу, чтобы cmake не запускал эти тесты на таких машинах. Но я все еще хочу создать программное обеспечение cuda на этих машинах.
каков самый простой способ заставить cmake проверить наличие CUDA-способного gpu?
это должно работать на трех платформах: Windows с MSVC, Mac и Linux. (Вот почему мы используем CMake в первую очередь)
5 ответов
ответ на этот вопрос состоит из двух частей:
для части 1, программы нюхания gpu, я начал с ответа, предоставленного fabrizioM, потому что он настолько компактен. Я быстро обнаружил, что мне нужно много деталей, найденных в ответе unknown, чтобы заставить его работать что ж. В итоге я получил следующий исходный файл C, который я назвал has_cuda_gpu.c :
обратите внимание, что код возврата равен нулю в случае, когда найден GPU с поддержкой cuda. Это потому, что на одной из моих машин has-cuda-but-no-GPU эта программа генерирует ошибку времени выполнения с ненулевым кодом выхода. Таким образом, любой ненулевой код выхода интерпретируется как «cuda не работает на этой машине».
вы можете спросить, почему я не использую режим эмуляции cuda на машинах без GPU. Он потому что режим эмуляции глючит. Я только хочу отладить свой код и обойти ошибки в коде CUDA GPU. У меня нет времени отлаживать эмулятор.
вторая часть проблемы-это код cmake для использования этой тестовой программы. После некоторых усилий я все понял. Следующий блок является частью большего :
устанавливают CUDA_HAVE_GPU логическая переменная в cmake, которая впоследствии может использоваться для запуска условного оперативный.
мне потребовалось много времени, чтобы понять, что параметры include и link должны входить в строфу CMAKE_FLAGS и каким должен быть синтаксис. The документация try_run очень светлый, но больше информации в документация try_compile, который является тесно связанной командой. Мне все еще нужно было рыскать в интернете для примеров try_compile и try_run, прежде чем это сработает.
Как узнать версию cuda на видеокарте
Своевременное обновление драйвера видеокарты — залог её оптимальной и качественной работы. Для того, чтобы узнать какая версия драйвера установлена на вашем компьютере (ноутбуке) и требуется ли его обновление, необходимо проделать несколько простых манипуляций. Предлагаем два варианта: первый подойдет только для пользователей видеокарт от NVIDIA, второй подойдет также и для тех, кто использует AMD (ATI) Radeon.
1. Кликаем правой кнопкой мыши в пустое место рабочего стола. В открывшемся окне выбираем пункт «Панель управления NVIDIA», как показано на рисунке.
В открывшейся панели управления в левом нижнем углу находим ссылку «Информация о системе», нажимаем её.
В новом окне мы видим всю информацию о нашей графической системе, и в самой первой строке находится версия установленного драйвера.
2. Для любителей поэкспериментировать предлагаем еще один простой способ. Он также подойдет для пользователей видеокарт от AMD (ATI) Radeon.
Комбинацией клавиш Win+R открываем меню «Выполнить». Вводим команду «dxdiag» и нажимаем «OK».
Перед нами откроется большое окно под названием «Средство диагностики DirectX». Здесь выбираем меню «Экран» и в правой колонке видим полную информацию о нашем драйвере.
Надеемся, мы помогли вам найти ответ на вопрос «как узнать версию драйвера видеокарты». Напомним, что вы всегда можете скачать последнюю версию драйверов для мобильных видеокарт на нашем сайте.
Для оптимальной производительности видеокарт от NVIDIA необходимо регулярно обновлять программное обеспечение. Перед выполнением данной процедуры желательно узнать версию драйверов, уже установленных на компьютере. Операция довольно простая.
Узнаём версию драйверов
Получить данные о версии установленного ПО для видеоадаптера от НВИДИА можно с помощью сторонних средств, приложения от производителя или задействованием системного инструментария.
Способ 1: GPU-Z
Разработчики утилиты CPU-Z выпускают также средство GPU-Z, которое показывает параметры установленной в компьютере графической карты, в том числе и сведения об установленных драйверах.
После запуска найдите в главном окне строку «Driver Version» – все нужные сведения о ПО видеоадаптера находятся там.
Первые 10 цифр представляют собой непосредственно версию драйверов, а цифры в скобках после надписи «NVIDIA» – релизный номер пакета.
Как видим, с помощью ГПУ-З получить требуемую информацию очень просто. Единственным недостатком этого решения, хотя и не самым критичным, является отсутствие русского языка.
Способ 2: Панель управления NVIDIA
В комплекте с драйверами для «зелёной» видеокарты обычно идёт панель управления драйверами – программное средство настройки тех или иных параметров GPU, с помощью которого также можно узнать версию установленного ПО.
После запуска средства воспользуйтесь меню «Справка», в котором выберите пункт «Информация о системе».
Способ 3: Системные средства
Требуемую информацию также можно получить из некоторых системных оснасток – средства диагностики DirectX, окна сведений о системе или «Диспетчера устройств».
Средство диагностики DirectX
Графическое API ДиректИкс зависит от аппаратных и программных характеристик видеокарты, поэтому всегда отображает версию установленных драйверов.
- Откройте инструмент «Выполнить» (клавиши Win+R), затем впишите в него команду dxdiag и нажмите «ОК».
После запуска средства перейдите на вкладку «Экран» (компьютеры с CPU без встроенного видеоядра) или «Преобразователь» (ПК с вмонтированными в процессор GPU или ноутбуки с гибридными системами).
Сведения о системе
Во все актуальные версии Виндовс встроено средство отображения данных о системе, которое умеет также отображать версии присутствующих в системе драйверов, в том числе и для видеокарт. Им мы и воспользуемся.
Откройте ветку «Компоненты» и выберите пункт «Дисплей».
«Диспетчер устройств»
Также требуемую информацию можно получить в «Диспетчере устройств».
Найдите в списке оборудования раздел «Видеоадаптеры» и открывайте его. Далее выделите пункт, соответствующий вашей видеокарте NVIDIA, кликните по нему правой кнопкой мыши, и выберите вариант «Свойства».
Все системные инструменты не отображают номер релиза драйверов, что можно назвать недостатком этого способа.
Заключение
Таким образом мы рассмотрели несколько вариантов получения сведений о версии драйверов для видеокарт NVIDIA. Как видим, более полную информацию можно получить либо сторонними средствами, либо через панель управления видеокартой.
Отблагодарите автора, поделитесь статьей в социальных сетях.
B: Могу ли я найти драйвер для более раннего продукта и где?
O: Да. Вы можете воспользоваться Опцией номер 2 для автоматического поиска драйвера для вашего продукта или выбрать “Предыдущие модели” в Типе продукта в Опции номер 1.
B: Где я могу найти более ранние или бета версии драйверов?
O: На главной странице закачки драйверов, выберите Бета версии и драйверы из архива в меню Дополнительное ПО и драйверы.
B: Как узнать, с какой версией драйвера я работаю?
O: Нажмите правую клавишу мыши на рабочем столе и выберите Панель управления NVIDIA. В меню Панели управления NVIDIA выберите Помощь > Информация о системе. Версия драйвера указана в верхней части окна Детали. Более продвинутые пользователи могут узнать версию драйвера из Мастера управления оборудованием Windows. Нажмите правую кнопку мыши на графическом устройстве во вкладке адаптеры дисплея и выберите Свойства. Выберите вкладку Драйвер и узнайте версию драйвера. Последние 5 цифр являются номером версии драйвера NVIDIA.
B: После того, как я нажал Согласен и Скачать, я должен выбрать Запустить или Сохранить?
O: Ваш выбор зависит от ваших предпочтений. Если вы хотите сохранить драйвер и использовать его позже или на другом ПК, то стоит выбрать Сохранить. Если вы хотите скачать и тут же начать использовать драйвер, то необходимо выбрать Запустить.
B: Нужно ли сперва удалить более ранний драйвер?
O: Нет. Ранее перед установкой следовало удалить предыдущий драйвер. Сегодня мы рекомендуем установку нового драйвера поверх более раннего. Это позволит вам управлять любыми текущими настройками и профилями Панели управления NVIDIA.
B: Я бы хотел вернуться к предыдущей версии драйвера. Как это сделать?
O: Если вы установили новый драйвер поверх старого, просто сделайте откат к более ранней версии драйвера. Инструкции вы найдете тут: Опция 2: Откат к предыдущему драйверу.
How to get the CUDA version?
Is there any quick command or script to check for the version of CUDA installed?
I found the manual of 4.0 under the installation directory but I’m not sure whether it is of the actual installed version or not.
25 Answers 25
As Jared mentions in a comment, from the command line:
From application code, you can query the runtime API version with
or the driver API version with
As Daniel points out, deviceQuery is an SDK sample app that queries the above, along with device capabilities.
As others note, you can also check the contents of the version.txt using (e.g., on Mac or Linux)
You can also get some insights into which CUDA versions are installed with:
which will give you something like this:
Given a sane PATH, the version cuda points to should be the active one (10.2 in this case).
NOTE: This only works if you are willing to assume CUDA is installed under /usr/local/cuda (which is true for the independent installer with the default location, but not true e.g. for distributions with CUDA integrated as a package). Ref: comment from @einpoklum.
You should find the CUDA Version on the top right corner of the comand’s output. At least I found that output for CUDA version 10.0 e.g., 
For CUDA version:
For cuDNN version:
Use following to find path for cuDNN:
Then use this to get version from header file,
Use following to find path for cuDNN:
Then use this to dump version from header file,
Use the following command to check CUDA installation by Conda:
And the following command to check CUDNN version installed by conda:
If you want to install/update CUDA and CUDNN through CONDA, please use the following commands:
Alternatively you can use following commands to check CUDA installation:
If you are using tensorflow-gpu through Anaconda package (You can verify this by simply opening Python in console and check if the default python shows Anaconda, Inc. when it starts, or you can run which python and check the location), then manually installing CUDA and CUDNN will most probably not work. You will have to update through conda instead.
If you want to install CUDA, CUDNN, or tensorflow-gpu manually, you can check out the instructions here https://www.tensorflow.org/install/gpu
Sometimes the folder is named «Cuda-version».
Output should be similar to: CUDA Version 8.0.61
If you have installed CUDA SDK, you can run «deviceQuery» to see the version of CUDA
You might find CUDA-Z useful, here is a quote from their Site:
«This program was born as a parody of another Z-utilities such as CPU-Z and GPU-Z. CUDA-Z shows some basic information about CUDA-enabled GPUs and GPGPUs. It works with nVIDIA Geforce, Quadro and Tesla cards, ION chipsets.»
On the Support Tab there is the URL for the Source Code: http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/ and the download is not actually an Installer but the Executable itself (no installation, so this is «quick»).
This Utility provides lots of information and if you need to know how it was derived there is the Source to look at. There are other Utilities similar to this that you might search for.
One can get the cuda version by typing the following in the terminal:
Alternatively, one can manually check for the version by first finding out the installation directory using:
And then cd into that directory and check for the CUDA version.
If you have PyTorch installed, you can simply run the following code in your IDE:
First you should find where Cuda installed.
If it’s a default installation like here the location should be:
in this folder you should have a file
open this file with any text editor or run:
We have three ways to check Version: In my case below is the output:- Way 1:-
Outputs are not same. Don’t know why it’s happening.
Other respondents have already described which commands can be used to check the CUDA version. Here, I’ll describe how to turn the output of those commands into an environment variable of the form «10.2», «11.0», etc.
To recap, you can use
to find out the CUDA version. I think this should be your first port of call. If you have multiple versions of CUDA installed, this command should print out the version for the copy which is highest on your PATH.
The output looks like this:
We can pass this output through sed to pick out just the MAJOR.MINOR release version number.
If nvcc isn’t on your path, you should be able to run it by specifying the full path to the default location of nvcc instead.
The output of which is the same as above, and it can be parsed in the same way.
Alternatively, you can find the CUDA version from the version.txt file.
The output of which
can be parsed using sed to pick out just the MAJOR.MINOR release version number.
We can combine these three methods together in order to robustly get the CUDA version as follows:
This environment variable is useful for downstream installations, such as when pip installing a copy of pytorch that was compiled for the correct CUDA version.
Similarly, you could install the CPU version of pytorch when CUDA is not installed.
But be careful with this because you can accidentally install a CPU-only version when you meant to have GPU support. For example, if you run the install script on a server’s login node which doesn’t have GPUs and your jobs will be deployed onto nodes which do have GPUs. In this case, the login node will typically not have CUDA installed.
Нужны ли графические ядра Nvidia CUDA для игр?
Ядра CUDA являются эквивалентом процессорных ядер Nvidia. Они оптимизированы для одновременного выполнения большого количества вычислений, что очень важно для современной графики. Естественно, на графические настройки больше всего повлияло количество ядер CUDA в видеокарте, и они требуют больше всего от графического процессора, то есть теней и освещения, среди прочего.
CUDA долгое время была одной из самых выдающихся записей в спецификациях любой видеокарты GeForce. Однако не все до конца понимают, что такое ядра CUDA и что конкретно они означают для игр.
В этой статье дан краткий и простой ответ на этот вопрос. Кроме того, мы кратко рассмотрим некоторые другие связанные вопросы, которые могут возникнуть у некоторых пользователей.
Что такое ядра видеокарты CUDA?
CUDA является аббревиатурой от одной из запатентованных технологий Nvidia: Compute Unified Device Architecture. Его цель? Эффективные параллельные вычисления.
Одиночное ядро CUDA аналогично ядру ЦП, основное отличие в том, что оно менее изощренное, но реализовано в большем количестве. Обычный игровой процессор имеет от 2 до 16 ядер, но количество ядер CUDA исчисляется сотнями, даже в самых низких современных видеокартах Nvidia GeForce. Между тем, у высококлассных карт сейчас их тысячи.
Что делают ядра CUDA в играх?
Обработка графики требует одновременного выполнения множества сложных вычислений, поэтому такое огромное количество ядер CUDA реализовано в видеокартах. И учитывая, как графические процессоры разрабатываются и оптимизируются специально для этой цели, их ядра могут быть намного меньше, чем у гораздо более универсального CPU.
И как ядра CUDA влияют на производительность в игре?
По сути, любые графические настройки, которые требуют одновременного выполнения вычислений, значительно выиграют от большего количества ядер CUDA. Наиболее очевидными из них считается освещение и тени, но также включены физика, а также некоторые типы сглаживания и окклюзии окружающей среды.
Ядра CUDA или потоковые процессоры?
Там, где у Nvidia GeForce есть ядра CUDA, у их основного конкурента AMD Radeon есть потоковые процессоры.
Ядра CUDA лучше оптимизированы, поскольку аппаратное обеспечение Nvidia обычно сравнивают с AMD, но нет никаких явных различий в производительности или качестве графики, о которых вам следует беспокоиться, если вы разрываетесь между приобретением Nvidia или AMD GPU.
Сколько ядер CUDA вам нужно?
И вот сложный вопрос. Как часто бывает с бумажными спецификациями, они просто не являются хорошим индикатором того, какую производительность вы можете ожидать от аппаратного обеспечения.
Многие другие спецификации, такие как пропускная способность VRAM, более важны для рассмотрения, чем количество ядер CUDA, а также вопрос оптимизации программного обеспечения.
Для общего представления о том, насколько мощен графический процессор, мы рекомендуем проверить UserBenchmark. Однако, если вы хотите увидеть детальное и всестороннее тестирование, есть несколько надежных сайтов, таких как GamersNexus, TrustedReviews, Tom’s Hardware, AnandTech и ряд других.
Вывод
Надеемся, что это помогло пролить некоторый свет на то, чем на самом деле являются ядра CUDA, что они делают и насколько они важны. Прежде всего, мы надеемся, что помогли развеять любые ваши заблуждения по этому поводу.
Как получить версию cuda?
есть ли быстрая команда или скрипт для проверки версии установленного CUDA?
Я нашел руководство 4.0 в каталоге установки, но не уверен, является ли фактическая установленная версия такой или нет.
11 ответов
как упоминает Джаред в комментарии, из командной строки:
дает версию компилятора CUDA (которая соответствует версии toolkit).
из кода приложения вы можете запросить версию API среды выполнения с помощью
или версия API драйвера с
как указывает Даниэль, deviceQuery является образцом SDK приложение, которое запрашивает выше, наряду с возможностями устройства.
как отмечают другие, вы также можете проверить содержание version.txt использование (например, на Mac или Linux)
иногда папка называется «Cuda-version».
результат должен быть похож на: CUDA Version 8.0.61
Если вы установили CUDA SDK, вы можете запустить «deviceQuery», чтобы увидеть версию CUDA
вы можете найти CUDA-Z полезным, вот цитата с их сайта:
» эта программа родилась как пародия на другие Z-утилиты, такие как CPU-Z и GPU-Z. CUDA-Z показывает некоторую базовую информацию о графических процессорах с поддержкой CUDA и GPGPUs. Он работает с картами nVIDIA Geforce, Quadro и Tesla, ионными чипсетами.»
на вкладке поддержка есть URL для исходного кода: http://sourceforge.net/p/cuda-z/code/ и загрузка на самом деле не является установщиком, а исполняемым файлом (без установки, поэтому это «быстро»).
эта утилита предоставляет множество информации, и если вам нужно знать, как она была получена, есть источник посмотреть. Есть другие утилиты, похожие на это, которые вы можете искать.
после установки CUDA можно проверить версии по: nvcc-V
Я установил как 5.0, так и 5.5, поэтому он дает
инструменты компиляции Cuda, выпуск 5.5, V5.5,0
эта команда работает как для Windows, так и для Ubuntu.
помимо упомянутых выше, ваш путь установки CUDA (если он не был изменен во время установки) обычно содержит номер версии
делать which nvcc должны дать путь, и это даст вам версию
PS: Это быстрый и грязный способ, вышеуказанные ответы более элегантны и приведут к правильной версии со значительными усилиями
сначала вы должны найти, где установлена Cuda.
Если это установка по умолчанию, такие как здесь расположение должно быть:
в этой папке должен быть файл
откройте этот файл с помощью любого текстового редактора или запустите:
можно узнать cuda версия, набрав в терминале следующее:
кроме того, можно вручную проверьте версию, сначала выяснив каталог установки с помощью:
а то cd в этот каталог и проверьте версию CUDA.
для версии CUDA:
для версии cuDNN:
используйте следующее, чтобы найти путь для cuDNN:
затем используйте это, чтобы получить версию из файла заголовка,
используйте следующее, чтобы найти путь для cuDNN:
затем используйте это, чтобы сбросить версию из файла заголовка,