ubuntu20.04查看cuda
时间: 2025-03-19 09:06:09 浏览: 30
### 如何在 Ubuntu 20.04 上查看 CUDA 版本或验证安装
为了确认当前系统中已安装的 CUDA 版本以及其工作状态,可以按照以下方法操作:
#### 方法一:通过 `nvcc` 命令查询
如果 NVIDIA 的编译器工具链已经成功安装,则可以通过执行以下命令来获取 CUDA 的版本信息:
```bash
nvcc --version
```
该命令会返回详细的版本号以及其他相关信息[^1]。
#### 方法二:检查环境变量中的路径设置
通常情况下,在完成 CUDA 安装之后,系统会在 `/usr/local/cuda-*` 中创建相应的目录结构。因此,可通过如下方式查找是否存在多个 CUDA 版本并确定默认使用的版本:
```bash
ls /usr/local/ | grep cuda
```
上述指令能够列出所有位于指定位置下的 CUDA 文件夹名称及其编号[^2]。
另外还可以打印 `$PATH` 和其他相关联的 shell 配置文件(如 `.bashrc`, `.zshrc` 等),以进一步核实是否正确设置了 PATH 或 LD_LIBRARY_PATH 参数指向目标 CUDA 库的位置。
#### 方法三:利用 Python 测试 GPU 支持情况
对于某些深度学习框架而言,它们内部集成了检测机制用于判断所依赖的具体 CUDA 实现形式。例如 TensorFlow 提供了一个简单的 API 来报告底层支持状况:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
```
或者 PyTorch 用户也可以尝试下面这段代码片段来进行相似功能测试:
```python
import torch
torch.cuda.is_available()
```
以上两种方案均能有效反映实际部署环境中可用资源的状态,并间接证明相应版本 CUDA 是否被正常加载使用[^3].
最后值得注意的是, 如果计划在同一台机器上维护不同版本之间的互换能力的话, 则需要额外注意管理好各自的驱动程序兼容性和库链接关系等问题.
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