查看CUDA版本，如何检查CUDA版本号

有时候，我们在安装深度学习框架，或者在执行GPU加速的程序时，可能会遇到需要检查自己机器上安装的CUDA版本的情况。CUDA版本的不同，可能会影响到软件兼容性，甚至影响程序的性能。所以，知道如何查看CUDA版本是每个程序员或开发者必须掌握的技能之一。

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CUDA是什么？

首先，简单了解一下CUDA。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一个并行计算平台和编程模型，它使得开发者能够使用NVIDIA的GPU进行高性能计算。简而言之，CUDA是让GPU发挥强大计算能力的工具。随着深度学习的兴起，很多机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）都依赖CUDA来加速模型的训练和推理。

既然我们知道了CUDA的作用，那么接下来就是如何查看当前安装的CUDA版本了。

1. 使用命令行查看CUDA版本

最直接的方法是使用命令行。打开终端窗口，输入以下命令：


nvcc --version

这条命令会输出CUDA的版本信息。‘nvcc’是CUDA编译器驱动程序的命令，执行这条命令后，你可以看到类似如下的输出：


Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67

这里的‘release 11.2’就是你的CUDA版本号。如果你看到了类似的版本信息，说明CUDA已正确安装，且版本为11.2。

2. 查看CUDA的路径

如果你想更详细地了解CUDA的安装信息，也可以查看CUDA的路径。打开终端并输入：


which nvcc

这条命令会返回CUDA编译器的安装路径，通常是类似于/usr/local/cuda/bin/nvcc。你可以通过这个路径去查找CUDA的其他版本信息，或者查看不同版本之间的切换。

3. 查看/usr/local/cuda/version.txt文件

如果你在Linux系统中，也可以直接查看/usr/local/cuda/version.txt文件。这是一个存放CUDA版本信息的文件，通常在安装CUDA时会创建这个文件，里面会有当前CUDA的版本号。使用以下命令打开文件：


cat /usr/local/cuda/version.txt

这将直接显示你安装的CUDA版本号，简单有效。

4. 使用NVIDIA驱动查询

如果你的机器上安装了NVIDIA的显卡驱动，你还可以通过查询驱动来查看CUDA版本。使用以下命令：


nvidia-smi

该命令将输出NVIDIA GPU的状态，其中包括CUDA版本。你会看到类似于‘CUDA Version: 11.2’的内容，这表示你当前安装的CUDA版本为11.2。

5. 在Python环境中查看CUDA版本

对于使用Python的开发者，可以通过Python代码来检查CUDA版本。只需要安装pycuda库，然后使用以下代码：


import pycuda.driver as cuda

cuda.init()

print(cuda.Device(0).name())

print(cuda.Device(0).compute_capability())

这段代码将输出你的GPU设备名称以及CUDA的计算能力版本。虽然它不能直接输出CUDA的版本号，但可以帮助你确认CUDA是否在Python环境中正常工作。

结语

查看CUDA版本是进行GPU编程和开发时的一个基础技能，了解当前使用的CUDA版本有助于你判断是否需要更新驱动或安装新的CUDA版本以满足程序的需求。无论你是通过命令行、文件查找还是通过Python代码，都能轻松搞定CUDA版本的检查。希望这些方法能帮助你快速定位CUDA的版本信息，让你的开发过程更加顺利。

如果你有其他更好的查看CUDA版本的方法，欢迎留言分享！