So prüfen Sie Ihre CUDA-Version unter Ubuntu (inkl. cuDNN-Kompatibilitätsleitfaden)

1. Einführung

CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist eine parallele Computing-Plattform, die von NVIDIA entwickelt wurde und GPUs nutzt. Es wird weitgehend für maschinelles Lernen, tiefes Lernen, 3D-Rendering und viele andere computationale Workloads verwendet.

Beim Einsatz von CUDA in einer Ubuntu-Umgebung ist es wichtig, Ihre CUDA-Version zu überprüfen aus den folgenden Gründen:

Treiber-Kompatibilität

CUDA unterstützt nur spezifische NVIDIA-Treiberversionen, und Inkompatibilität kann verhindern, dass CUDA korrekt funktioniert.

Bibliotheks-Kompatibilität

Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch erfordern spezifische Versionen von CUDA und cuDNN, daher ist es essenziell zu überprüfen, ob die korrekten Versionen installiert sind.

Vermeidung von Umgebungs-Konflikten

Wenn mehrere CUDA-Versionen auf dem System installiert sind, müssen Sie wissen, welche Version derzeit aktiv ist, und zwischen ihnen wechseln, wie benötigt.

Dieser Leitfaden erklärt klar wie man die CUDA-Version auf Ubuntu überprüft.

2. Wie man die CUDA-Version auf Ubuntu überprüft

In Ubuntu können Sie Ihre CUDA-Version mit den folgenden Methoden überprüfen.

Methode 1: Überprüfen mit nvidia-smi (Einfachste Methode)

Der NVIDIA-Treiber enthält ein Tool namens nvidia-smi (NVIDIA System Management Interface), das GPU-Informationen anzeigt.

Befehl

nvidia-smi

Beispielausgabe

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 530.41.03    Driver Version: 530.41.03    CUDA Version: 12.1     |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Wichtige Punkte

• Die Zeile CUDA Version: 12.1 zeigt die maximale CUDA-Version, die vom Treiber unterstützt wird .
• Dies kann von der tatsächlich installierten CUDA-Toolkit-Version abweichen, daher überprüfen Sie auch die nächsten Methoden.

Methode 2: Überprüfen mit nvcc -V (Für Entwickler)

Wenn CUDA korrekt installiert ist, können Sie die Version von nvcc, dem CUDA-Compiler, überprüfen.

Befehl

nvcc -V

Beispielausgabe

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_30_19:09:40_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105

Wichtige Punkte

• release 12.1, V12.1.105 → Dies gibt die installierte CUDA-Toolkit-Version an .
• Es stimmt möglicherweise nicht mit der von nvidia-smi angezeigten Version überein .

Methode 3: Überprüfen von version.txt (Manuelle Überprüfung)

Wenn CUDA unter /usr/local/cuda installiert ist, enthält die Datei version.txt Versionsinformationen.

Befehl

cat /usr/local/cuda/version.txt

Beispielausgabe

CUDA Version 12.1.105

Wichtige Punkte

• Nützlich, wenn nvcc -V nicht verfügbar ist.
• Sie müssen sicherstellen, dass /usr/local/cuda korrekt verlinkt ist .

3. Wie man die cuDNN-Version überprüft

cuDNN (CUDA Deep Neural Network) ist eine Deep-Learning-Bibliothek, die mit CUDA verwendet wird.
Es ist wichtig, die cuDNN-Version zusammen mit CUDA zu überprüfen.

Methode 1: Überprüfen von cudnn_version.h

Die cuDNN-Version ist in der Header-Datei cudnn_version.h gespeichert.

Befehl

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Beispielausgabe

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 9
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1

Wichtige Punkte

• Zeigt an, dass cuDNN 8.9.1 installiert ist.
• Der grep-Befehl hilft, Versionsinformationen leicht zu extrahieren.
• cuDNN und CUDA müssen kompatibel sein; überprüfen Sie die korrekte Paarung.

Methode 2: Überprüfen mit dpkg (Nur für Debian-basierte Linux-Systeme)

Auf Debian-basierten Systemen wie Ubuntu können Sie installierte cuDNN-Pakete mit dpkg überprüfen.

Befehl

dpkg -l | grep libcudnn

Beispielausgabe

ii  libcudnn8    8.9.1-1+cuda12.1    amd64    NVIDIA cuDNN Library

Wichtige Punkte

• Die cuDNN-Version (8.9.1) wird im Paketnamen angezeigt.
• cuda12.1 gibt die kompatible CUDA-Version an .

Verwenden Sie diese Methoden, um sicherzustellen, dass Ihre CUDA-Umgebung korrekt konfiguriert ist.

4. Umgang mit mehreren installierten CUDA-Versionen

In Ubuntu ist es möglich, mehrere Versionen von CUDA zu installieren. Allerdings kann dies zu Verwirrung darüber führen, welche Version gerade aktiv ist.
In solchen Fällen muss man manuell zur richtigen Version wechseln.

Methode 1: Versionen mit update-alternatives wechseln

Ubuntu ermöglicht das Wechseln zwischen CUDA-Versionen mit dem Werkzeug update-alternatives.

Aktuelle Einstellungen prüfen

update-alternatives --query cuda

Versionen wechseln

sudo update-alternatives --config cuda

Beispielausgabe

There are 3 choices for the alternative cuda (providing /usr/local/cuda).

  Selection    Path                Priority   Status
------------------------------------------------------------
* 0            /usr/local/cuda-11.8  100       auto mode
  1            /usr/local/cuda-10.2  50        manual mode
  2            /usr/local/cuda-11.8  100       manual mode
  3            /usr/local/cuda-12.1  110       manual mode

Press <enter> to keep the current choice[*], or type selection number:

Wichtige Punkte

• Durch Ausführen von update-alternatives --config cuda werden alle verfügbaren CUDA-Versionen angezeigt.
• Sie können die zu verwendende Version auswählen, indem Sie die entsprechende Nummer eingeben.
• auto mode und manual mode stehen zur Verfügung; wählen Sie manual mode für ein manuelles Umschalten.

Methode 2: Symbolische Links manuell konfigurieren

Sie können auch eine bestimmte CUDA-Version aktivieren, indem Sie symbolische Links manuell anpassen.

Vorhandenen Symlink prüfen

ls -l /usr/local/cuda

Beispielausgabe

lrwxrwxrwx 1 root root 20 Feb  1 12:34 /usr/local/cuda -> /usr/local/cuda-11.8

CUDA-Version ändern

sudo rm /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-12.1 /usr/local/cuda

Verifizieren

ls -l /usr/local/cuda

Wichtige Punkte

• /usr/local/cuda wird als Standard‑CUDA‑Pfad verwendet, sodass das Aktualisieren dieses Links die aktive Version wechselt.
• Die Verwendung von ln -s erleichtert das Umschalten zwischen Versionen.

Durch die Verwendung dieser Methoden können Sie mehrere CUDA-Installationen verwalten und sicherstellen, dass die korrekte Version aktiv ist.

5. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Dieser Abschnitt fasst häufige Probleme im Zusammenhang mit der Überprüfung von CUDA-Versionen zusammen. Verwenden Sie ihn zur Fehlersuche.

Q1: nvcc -V wird nicht gefunden!

Wenn der Befehl nvcc fehlt, ist der CUDA-Pfad möglicherweise nicht gesetzt.

Lösung 1: Prüfen, ob CUDA installiert ist

ls /usr/local/cuda/

Lösung 2: nvcc zum PATH hinzufügen

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

Danach führen Sie nvcc -V erneut aus, um zu bestätigen, dass es funktioniert.

Q2: Warum weicht die von nvidia-smi angezeigte CUDA-Version ab?

Die von nvidia-smi angezeigte CUDA-Version stellt die maximale CUDA-Version dar, die vom NVIDIA‑Treiber unterstützt wird.

Beispiel prüfen:

nvidia-smi

Beispielausgabe:

CUDA Version: 12.1

Dies gibt jedoch nicht die installierte CUDA‑Toolkit‑Version an. Verwenden Sie nvcc -V oder version.txt, um die tatsächlich installierte Version zu überprüfen.

Q3: Wie prüfe ich die Kompatibilität von CUDA und cuDNN?

Der genaueste Weg ist, die offizielle Support‑Matrix von NVIDIA zu konsultieren.

Offizielle Seite:

NVIDIA cuDNN Support Matrix

Sie sollten die Kompatibilität auch durch Überprüfung der installierten Versionen bestätigen:

CUDA-Version prüfen

nvcc -V

cuDNN-Version prüfen

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Durch die korrekte Verwaltung dieser Versionen können Sie Probleme im Zusammenhang mit CUDA und cuDNN vermeiden.

6. Zusammenfassung

Dieser Artikel erklärte, wie man die CUDA-Version in einer Ubuntu‑Umgebung überprüft.
Lassen Sie uns die wichtigsten Punkte zusammenfassen.

Wie man CUDA-Versionen prüft

Wie man cuDNN prüft

Wie man CUDA-Versionen wechselt

Wichtige Erkenntnisse

• Überprüfen Sie immer Ihre CUDA-Version vor der Entwicklung
• Prüfen Sie die Kompatibilität zwischen CUDA und cuDNN
• Verstehen Sie, wie Sie Versionen wechseln können, wenn mehrere CUDA-Installationen vorhanden sind

Durch die richtige Verwaltung Ihrer Umgebung können Sie die Leistung und Stabilität von CUDA maximieren.
Wir hoffen, dass Ihnen dieser Leitfaden hilft, CUDA-Versionen unter Ubuntu effektiv zu überprüfen.