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我的 Cuda 安装是否很混乱？

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我的 Cuda 安装是否很混乱？

我正在尝试让 Cuda 与我最近添加到工作站的第二个 GPU 一起工作。

当我在计算机上下载并安装 Cuda 时，我使用的是 Nvidia NVS 315 GPU。现在，我添加了 Quadro P400 GPU，并希望安装最新版本的 Cuda，以便在运行深度学习算法（例如 Caffe2）时利用它进行加速计算。但是，我不知道从哪里开始。

检查以下输出：

nvidia-smi

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.111                Driver Version: 384.111                   |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVS 315             Off  | 00000000:01:00.0 N/A |                  N/A |
| 30%   45C    P0    N/A /  N/A |    255MiB /   956MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Quadro P400         Off  | 00000000:05:00.0 Off |                  N/A |
| 34%   34C    P8   ERR! /  N/A |      1MiB /  1999MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0                    Not Supported                                       |
+-----------------------------------------------------------------------------+

nvcc --版本

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015
Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17

哪个 nvcc

/usr/bin/nvcc

ldconfig-p|grep cuda

libnvToolsExt.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libnvToolsExt.so.1
libnvToolsExt.so (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libnvToolsExt.so
libicudata.so.55 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libicudata.so.55
libicudata.so.55 (libc6) => /usr/lib/i386-linux-gnu/libicudata.so.55
libicudata.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libicudata.so
libcudart.so.9.0 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so.9.0
libcudart.so.7.5 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart.so.7.5
libcudart.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudart.so
libcuda.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1
libcuda.so.1 (libc6) => /usr/lib/i386-linux-gnu/libcuda.so.1
libcuda.so (libc6,x86-64) => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so
libcuda.so (libc6) => /usr/lib/i386-linux-gnu/libcuda.so

我想让我的算法选择第二个 GPU（Quadro P400）进行加速计算

答案1

回答我的问题，是的，这很混乱（确实如此）。

我按照找到的说明彻底删除了 Cuda这里（卸载 cuda 及其依赖项），然后我按照其中包含的说明安装了 Cuda 9.0这里（如果您之前已正确完成卸载，则可以跳过卸载部分）。

之后，为了在 Conda 设置的虚拟环境中安装 Cuda 库并在 Caffe2 库中安装，我遵循了以下说明：

conda 安装-c caffe2 caffe2-cuda9.0-cudnn7

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