安装Pytorch如何选择CUDA的版本,看这一篇就够了_cuda版本怎么选

CUDA是一个并行计算平台和编程模型,能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA 库是一个完整的工具安装包,其中提供了 Nvidia驱动程序、开发 CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。

Nvidia CUDA

Nvidia安装的cuda是一个完整的cuda库,包含cuda toolkit和相应的驱动。主要包含三部分:CUDA toolkit、CUDA driver和NVIDIA GPU driver。理论上在安装完驱动以后只需要安装CUDA toolkit就可以保证CUDA相关的程序运行。

查看CUDA版本方法

CUDA分为两种,驱动API和运行API,驱动API指的是指的显卡驱动支持的最高cuda版本,我们运行程序时用的是运行API。

查看CUDA的驱动API版本

表示的是驱动所能支持的最大运行API版本。如果显示11.3,用我们常说的话就是最大支持11.3的cuda。下面为查看CUDA驱动API版本的命令:

nvidia-smi  #右上角显示CUDA版本(驱动API)

显示结果:
image

查看CUDA的运行API版本

这是平时我们所说的CUDA版本,由于运行API在CUDA里的CUDA Toolkit工具包中,所以运行API版本也是CUDA Toolkit工具包的版本。其实装了Anaconda之后Anaconda也会提供一个cudatoolkit工具包,同样包含了CUDA的运行API,可以用来替代官方CUDA的CUDA Toolkit。这也就是为什么有时候我们通过nvcc-V查看的cuda版本很低(比如7.5),但是能成功运行cuda9.0的pytorch的原因。因为在安装完anaconda后,运行pytorch代码就会使用anaconda的cudatoolkit,而忽视官方的CUDA Toolkit,所以我们只需要根据anaconda的cudaoolkit包的版本来安装相应的pytorch即可。下面为查看运行API版本的命令:

查看官方CUDA的运行API版本

方法1

nvcc -V

结果显示官方CUDA提供的CUDA Toolkit工具包的版本为7.5。
image
方法2
输入下面的命令,也是显示官方提供的CUDA Toolkit版本。显示的版本和上面一样,也是7.5。

cat /usr/local/cuda/version.txt

BASH 

查看Anaconda里cudatoolkit包版本
输入以下命令,在显示列表中找到cudatoolkit包就可以看到它的版本了。

conda list

image
显示的版本为10.2.89。这是我们运行pytorch的cuda版本,根据它来下载对应的pytorch即可。

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<think>好的,用户想查询CUDA支持的版本列表。首先,我需要明确用户的需求,他们可能是在安装或配置GPU环境时遇到了问题,需要确认自己的GPU支持哪些CUDA版本。根据用户提供的引用内容,他们可能已经了解如何检查CUDA支持,现在需要更详细的版本信息。 接下来,我应该回忆CUDA版本和GPU型号之间的关系。通常,CUDA版本的支持主要取决于GPU的计算能力,而不同世代的NVIDIA GPU支持的计算能力不同。例如,较新的GPU可能需要更高版本CUDA。因此,用户可能需要两个列表:一是各CUDA版本支持的GPU架构,二是各GPU型号对应的计算能力。 然后,我需要确认如何正确引导用户查找这些信息。根据引用[1]和[2],用户可以通过NVIDIA官方网站查询支持列表。因此,我应该提供具体的步骤,比如访问CUDA官方文档或NVIDIA的开发者页面,查看CUDA版本与GPU架构的兼容性,以及如何通过命令行工具如nvidia-smi来获取当前GPU的信息。 另外,用户可能需要知道如何安装特定版本CUDA Toolkit,所以应该提到安装时需注意匹配GPU型号和CUDA版本。同时,用户可能对cuDNN的兼容性也有疑问,可以简要提及cuDNN版本需与CUDA版本对应。 最后,总结关键点,确保用户能逐步查找所需信息,并提醒他们注意版本兼容性以避免安装问题。需要确保回答结构清晰,分点说明,方便用户跟随操作。</think>### CUDA版本支持的GPU型号列表 要查询CUDA版本与GPU型号的对应关系,需结合以下两个关键信息: 1. **CUDA版本支持的GPU架构** CUDA版本通过支持不同的GPU架构(如Ampere、Turing、Volta)来间接限制可用的GPU型号。例如: - CUDA 11.x 支持Ampere架构(如RTX 30系列)[^1] - CUDA 10.x 支持Turing架构(如RTX 20系列) - CUDA 9.x 支持Volta架构(如Tesla V100) 2. **GPU型号对应的计算能力** 每个GPU型号的计算能力(Compute Capability)决定了其兼容的CUDA版本。例如: - RTX 3090(计算能力8.6)需要CUDA 11.1+ - RTX 2080 Ti(计算能力7.5)支持CUDA 10.0+ - GTX 1080(计算能力6.1)最低支持CUDA 8.0 ### 查询步骤 1. **查看GPU计算能力** 通过[NVIDIA官方计算能力表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)搜索你的GPU型号,例如输入“RTX 3060”会显示其计算能力为8.6。 2. **匹配CUDA版本要求** 在[CUDA Toolkit文档](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)中查找对应版本的最低计算能力要求。例如: - CUDA 12.2要求计算能力≥5.0 - CUDA 11.8要求计算能力≥3.5 3. **验证安装兼容性** 安装CUDA Toolkit后,运行命令检查: ```bash nvidia-smi # 查看驱动支持的CUDA版本 nvcc --version # 查看当前CUDA编译器版本 ``` ### 重要注意事项 - 较新的CUDA版本通常向下兼容旧GPU,但需满足最低计算能力要求 - 驱动版本必须≥CUDA版本要求(可通过`nvidia-smi`输出的`Driver Version`字段确认) - PyTorch等框架对CUDA版本有特定依赖,需参考其官方文档匹配版本[^2]
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