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从今年年初反复安装多次Ubuntu+Win双系统，并配置深度学习环境，对Nvidia显卡驱动与Cuda关系认识应该更加清晰。

在配置好的环境中使用nvidia-smi和nvcc -V两个命令都可以查看所谓的cuda版本，但是经常是可以发现二者是不同的。比如我目前的版本, nvidia-smi显示cuda version-11.5，nvcc -V显示cuda version-11.0。

Nvidia显卡驱动与Cuda关系

首先还是先说，Nvidia显卡驱动与Cuda关系。

总的来讲，Cuda是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，我们安装Cuda时有两种安装方式，在线安装和离线安装，我一般使用在线安装deb(network)，两种安装方式在形式上区别之外，离线安装的CUDA工具包会默认携带与之匹配特定的驱动程序，也就是大家经常看到博客，Cuda安装时自动安装了显卡驱动。

但是Nvidia显卡驱动与Cuda并不是一对一对应的关系，所以我们在一个系统中可以下载多个版本的Cuda，比如Cuda9.0、Cuda10.0、Cuda11.0，安装足够新版本的Nvidia显卡驱动向下兼容Cuda版本即可。事实上我当前nvidia 驱动版本495.29.05是当前比较新的，我中间电脑显卡出现故障，通过重装多个版本的显卡驱动来排除故障原因，所以Nvidia显卡驱动与Cuda并不是一对一对应的关系，Nvidia显卡驱动只要满足Cuda版本的最低要求即可。

而关于多个版本的Cuda，简单的就是当前版本使用的Cuda有一个显示指针，可以通过指针显示只想不同版本的Cuda，就可使用不同版本的Cuda。现在，这些新版Cuda，比如Cuda11.0安装会自动配置环境变量，我们需要修改的就是环境变量的中指向的Cuda版本。（其实我不能确定，现在安装低版本的Cuda，比如Cuda10.0，会不会配置环境变量了，即不能确定自动配置环境变量是和Cuda新版本绑定的，还是整个安装方式的更新，但是多个Cuda版本使用转换，修改Cuda环境变量即可）。

Cuda的driver API 和runtime API

关于为什么nvidia-smi和nvcc -V两个命令查看Cuda版本不一致呢？

CUDA有两个主要的API，driver API(nivdia-smi中显示的cuda)和runtime API(nvcc -V 显示的cuda)，两者都有相应的版本。driver API由显卡驱动安装程序安装，runtime API由CUDA toolkit工具包安装程序安装。所以，可能产生nvidia-smi —>driver API 和nvcc -V —>runtime API，简单的就是，当使用的Nvidia显卡驱动版本高于Cuda版本的最低要求，两个版本就不一致了，但是我们日常使用Cuda时，总是发现，实际版本nvcc -V —>runtime API一致的，即CUDA toolkit工具包安装的。我想是因为我们使用Cuda基于toolkit，所以cuda实际使用版本以nvcc -V中的cuda版本为准。

Reference

tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
cuda版本在nvcc -V和nvidia-smi中显示不同

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Nvidia显卡驱动与Cuda关系，Cuda的driver API 和runtime API

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Nvidia显卡驱动与Cuda关系

Cuda的driver API 和runtime API

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