在以下时间之后找到我的：

whereis cuda

at

cuda:/usr/lib/cuda/usr/include/cuda.h

with

nvcc --version

CUDA版本9.1.85

如果您在linux上运行：

dpkg -l | grep cuda

如果nvcc和nvidia-smi之间存在版本不匹配，则使用不同版本的cuda作为驱动程序和运行时环境。

为了确保使用相同版本的CUDA驱动程序，您需要做的是在系统路径上获取CUDA。

首先运行cuda所在的位置，找到cuda驱动程序的位置。

然后转到.bashrc并修改路径变量，并使用变量“LD_LIBRARY_path”设置搜索的目录优先顺序。

例如

$ whereis cuda
cuda: /usr/lib/cuda /usr/include/cuda.h /usr/local/cuda

CUDA安装在/usr/local/CUDA，现在我们需要将路径变量添加到.bashrc，如下所示：

vim  ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/cuda/bin:${PATH}"

在该行之后，将目录搜索路径设置为：

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}"

然后保存.bashrc文件。并将其刷新为：

$ source ~/.bashrc

这将确保您有nvcc-V和nvidia-smi使用相同版本的驱动程序。

[编辑的答案。感谢所有更正的人]

如果你跑步

nvidia-smi

您应该在命令输出的右上角找到安装的驱动程序支持的CUDA版本最高CUDA版本。至少我发现CUDA版本10.0的输出。，

在我的cuda-11.60安装中，可以在/usr/local/cuda/version.json中找到信息。它包含完整的版本号（11.6.0而不是nvidia-smi显示的11.6）。

可按如下方式检索信息：

python -c 'import json; print(json.load(open("/usr/local/cuda/version.json"))["cuda"]["version"])'

正如Jared在命令行的评论中提到的：

nvcc --version

（或/usr/local/cuda/bin/nvcc-version）提供cuda编译器版本（与工具包版本匹配）。

从应用程序代码中，可以使用

cudaRuntimeGetVersion()

或驱动程序API版本

cudaDriverGetVersion()

正如Daniel所指出的那样，deviceQuery是一个SDK示例应用程序，可以查询上面的内容以及设备功能。

正如其他人所指出的，您也可以使用（例如，在Mac或Linux上）检查version.txt的内容

cat /usr/local/cuda/version.txt

但是，如果安装了CUDA工具包的另一个版本，而不是从/usr/local/CUDA符号链接的版本，则如果PATH中的另一版本早于上述版本，则可能会报告版本不准确，因此请谨慎使用。