如何知道 Google Colab 的 CUDA 版本

Google Colab 是一个免费的云计算平台，让您在云端免费使用 Jupyter 笔记本。它的每个实例都有不同的 GPU 和 CUDA 版本可供使用。当您在 Google Colab 上进行深度学习或 GPU 异构计算时，了解其 CUDA 版本至关重要。在本文中，我们将介绍如何检查 Google Colab 的 CUDA 版本。

步骤 1：检查显卡信息

首先，我们需要检查已分配给 Colab 的显卡型号。运行以下代码片段：

!nvidia-smi -L

这将显示分配给您的 Colab 实例的 GPU 型号。例如，对于 Tesla K80 GPU，您可能会看到以下输出：

GPU 0: Tesla K80 ...

步骤 2：检查 CUDA 版本

接下来，我们将检查您的 Colab 实例使用的 CUDA 版本。运行以下代码片段：

!nvcc --version

这将显示 CUDA Toolkit 的版本号。例如，对于 CUDA Toolkit 11.2，您可能会看到以下输出：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jul_22_19:09:09_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.142
Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29558016_0

步骤 3：检查其他 GPU 相关信息

您还可以检查其他有用的 GPU 相关信息，例如 GPU 内存使用量。运行以下代码片段：

!nvidia-smi

这将显示如下输出：

Sat Apr 17 12:26:53 2021       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.32.03    Driver Version: 418.67       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla T4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   31C    P0    26W /  70W |      0MiB / 15109MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------+
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

结论

在本文中，我们介绍了如何在 Google Colab 上检查 CUDA 版本。这对于深度学习和 GPU 异构计算非常重要。我们建议您在 Colab 上升级 CUDA 版本，以获得更好的性能和体验。