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Cómo obtener la versión de CUDA instalada en Linux
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Si trabajas con aplicaciones de procesamiento intensivo en Linux, es posible que hayas instalado CUDA para aprovechar la aceleración de GPU que ofrece. CUDA (Compute Unified Device Architecture) es un conjunto de herramientas de programación para GPUs de Nvidia. En este artículo, aprenderás cómo encontrar la versión de CUDA que tienes instalada en tu sistema operativo Linux y algunas alternativas para hacerlo.
Usando los comandos de Nvidia CUDA
Una forma de obtener la versión de CUDA instalada en Linux es utilizando los comandos proporcionados por Nvidia CUDA. Abre una terminal y ejecuta el siguiente comando:
nvidia-smi
Este comando muestra información sobre la GPU, incluyendo la versión de CUDA instalada. Si tienes CUDA instalado, deberías ver una salida similar a esta:
| NVIDIA-SMI 450.80.02 Driver Version: 450.80.02 CUDA Version: 11.0 |
En este ejemplo, la versión de CUDA instalada es la 11.0.
Otro comando que puedes utilizar es:
nvcc --version
Este comando muestra la versión del compilador de NVIDIA CUDA. Si tienes CUDA instalado, deberías ver una salida similar a esta:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Jul_13_19:50:00_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.221
Build cuda_11.0_bu.TC445_37.28540450_0
En este ejemplo, la versión de CUDA instalada es también la 11.0.
Usando paquetes de sistema y herramientas de gestión de paquetes
Otra forma de averiguar la versión de CUDA instalada en Linux es a través de los paquetes de sistema y las herramientas de gestión de paquetes. Algunos sistemas operativos como Debian, Ubuntu, Fedora, y CentOS pueden proporcionar paquetes de CUDA en sus repositorios oficiales.
Para verificar la versión de CUDA que tienes instalada en un sistema operativo basado en Debian o Ubuntu, ejecuta el siguiente comando:
dpkg -l | grep cuda
Este comando muestra los paquetes de CUDA instalados, incluyendo sus versiones.
Si usas un sistema operativo basado en Red Hat o CentOS, ejecuta:
yum list installed | grep cuda
Este comando muestra los paquetes de CUDA instalados y sus versiones.
Si utilizas otros sistemas operativos, consulta la documentación correspondiente.
Ejemplos de código y comandos
Aquí hay algunos ejemplos de comandos y código para utilizar en conjunto con la versión de CUDA en tu sistema:
nvcc -arch=sm_XX cu_file.cu -o binary
compila un archivo C/C++ con CUDA. Reemplaza XX con la arquitectura de tu GPU: 30 para Kepler, 50 para Maxwell, 60 para Pascal, etc.nvprof ./binary
muestra información sobre el rendimiento de tu aplicación CUDA.nvidia-cuda-mps-control -d
muestra la lista de procesos activos en el Servicio de Planificación Multi GPU.cuda-memcheck ./binary
ejecuta una serie de comprobaciones para detectar errores relacionados con la memoria en tu aplicación CUDA.
Conclusión
Como puedes ver, averiguar la versión de CUDA instalada en Linux es una tarea sencilla gracias a los comandos y herramientas de gestión de paquetes disponibles. Esperamos que este artículo te haya sido útil para cumplir con su objetivo.
Si tienes alguna pregunta o comentario, no dudes en escribirnos abajo en la sección de comentarios.
Preguntas frecuentes
¿Puedo tener varias versiones de CUDA instaladas en Linux?
Sí, puedes tener varias versiones de CUDA instaladas en el mismo sistema Linux. Solo asegúrate de configurar correctamente tus variables de entorno para utilizar la versión correcta en cada momento.
¿Puedo instalar CUDA sin una GPU Nvidia en Linux?
Sí, es posible instalar CUDA en Linux sin una GPU Nvidia. En este caso, necesitarás instalar un emulador de GPU como VirtualGL para aprovechar CUDA en tu CPU.
¿Qué es CUDA?
CUDA es un conjunto de herramientas de programación para GPUs de Nvidia. Permite a los desarrolladores escribir código para la GPU sin tener que preocuparse por la complejidad de la programación paralela en la GPU.
¿Cómo afecta la versión de CUDA al rendimiento de mi aplicación?
La versión de CUDA que utilices puede afectar al rendimiento de tu aplicación. Las versiones más recientes de CUDA suelen ofrecer mejoras en la velocidad y la funcionalidad, así que es recomendable mantenerse actualizado.
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