快速获取CUDA版本并查看服务器的CUDNN方法 (如何查看服务器cudnn)

（）和深度学习（DL）是当下炙手可热的领域。为了支持这些应用，我们需要使用图形处理器（GPU）来加速计算。而使用GPU就需要依赖CUDA（Compute Unified Device Architecture）这个NVIDIA的并行计算架构，并且我们还需要在服务器上安装CUDNN（CUDA Deep Neural Network）库，以提供更高效的深度学习计算。

那么，怎样快速地获取CUDA版本并查看服务器的CUDNN呢？下面将为你一一介绍。

快速获取CUDA版本

要想使用CUDA，必须先安装NVIDIA显卡驱动和相应的CUDA程序。这里我们介绍几种途径快速获取CUDA版本的方法：

1. 运行 nvidia-i 命令

nvidia-i 命令是NVIDIA System Management Interface（系统管理接口）的缩写。它可以用于监控NVIDIA GPU的运行状况、温度、功耗等信息，还可以用于查看当前机器上使用的CUDA版本。

打开命令行终端，输入 nvidia-i，回车后即可查看到当前机器使用的CUDA版本号。

如果当前机器上没有安装CUDA，则会显示类似“command not found”的提示信息。

2. 使用 nvcc -V 命令

nvcc（NVIDIA CUDA Compiler）可以将C/C++的程序源代码编译为CUDA的可执行文件。我们可以使用 nvcc -V 命令来查看CUDA的版本信息。

在命令行终端输入 nvcc -V，即可查看当前机器上的CUDA版本号。

3. 查看CUDA安装目录

在Linux系统中，CUDA通常被安装在 /usr/local/cuda/ 目录下，而版本号被编码进CUDA安装目录名中。

我们可以使用以下命令来查看CUDA安装目录名以获取CUDA版本号：

ls /usr/local/ | grep cuda

上述命令将罗列出 /usr/local/ 目录下所有名称中包含 cuda 的目录，然后通过查看目录名中的版本号来获取CUDA版本。

查看服务器的CUDNN

CUDNN是NVIDIA专门为深度学习框架提供的加速库，它可以在计算深度学习模型时加速运算。与CUDA类似，我们可以使用以下方法来快速查看服务器上的CUDNN版本。

1. 查看文件名

在服务器上，CUDNN一般被安装在CUDA的安装目录下。要查看当前机器上的CUDNN版本，可以通过查看CUDNN的文件名来获取。

默认情况下，CUDNN文件名以“libcudnn.so.majorversion.minorversion.patchversion”的形式命名。例如，CUDNN 7.6.2的文件名为“libcudnn.so.7.6.2”。

可以使用以下命令来查找CUDNN的文件名：

sudo find / -name libcudnn.so*

上述命令将在整个系统中搜索 libcudnn.so* 这个文件，并将路径输出到命令行终端。

2. 使用 ldconfig -p 命令

ldconfig 命令用于更新动态链接库配置文件，并在系统中创建符号链接。我们可以使用 ldconfig -p 命令来列出系统中所有安装的动态链接库，并查找 CUDNN 的版本信息。

在命令行终端输入 ldconfig -p | grep cudnn，即可列出系统中所有包含 cudnn 的动态链接库及其版本信息。

希望本文能够帮助你快速获取CUDA版本并查看服务器的CUDNN版本。如果你想更深入地了解CUDA和CUDNN，可以参考NVIDIA官网提供的文档和教程。