检查 CUDA

如果您是一名使用 GPU 进行科学计算和深度学习的程序员，那么您一定会使用 CUDA。在执行代码之前，您需要确保 CUDA 和相关的驱动程序已正确安装并可用。本文将介绍如何检查 CUDA 和相关的驱动程序是否已正确安装。

检查 GPU 驱动程序

首先，您需要检查 GPU 驱动程序是否已正确安装。您可以使用以下命令检查已安装的驱动程序版本：

$ nvidia-smi

如果显示以下输出，则表示您已正确安装 NVIDIA 驱动程序：

Thu Jan 16 16:36:24 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1080    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 49%   66C    P2   100W / 180W |   1368MiB /  8116MiB |     95%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

检查 CUDA 安装

接下来，您需要检查 CUDA 是否已正确安装。您可以使用以下命令检查 CUDA 安装：

$ nvcc -V

如果显示以下输出，则表示 CUDA 已被正确安装：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

检查 GPU 支持 CUDA

最后，您需要确保您的 GPU 支持 CUDA。您可以使用以下命令检查 GPU 是否支持 CUDA：

$ nvcc -arch=sm_XX -o test_cuda test_cuda.cu

将 sm_XX 替换为您的 GPU 支持的 Compute Capability 版本。例如，如果您的 GPU 支持 Compute Capability 6.1，则使用以下命令：

$ nvcc -arch=sm_61 -o test_cuda test_cuda.cu

如果编译和运行没有问题，则说明您的 GPU 支持 CUDA。

总结

本文介绍了如何检查 CUDA 和相关的驱动程序是否已正确安装。记住，在开始任何 GPU 加速的任务之前，请确保您的 GPU 和软件环境已正确设置。