nvidia显卡，驱动以及cuda版本对应查询

最新推荐文章于 2025-05-08 13:22:45 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-08 13:22:45 发布 · 4.1w 阅读 · 61 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文分享了如何查询并匹配NVIDIA RTX2080和Titan RTX显卡的驱动版本与CUDA版本的方法，通过使用ubuntu-drivers devices命令获取推荐驱动，再根据驱动版本查找所需的CUDA版本，简化了安装过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

实验室新买了一块rtx 2080和titan rtx，需要分别配置驱动和cuda，但是一直也找不到显卡和cuda的官方对照表，每次都是百度/谷歌/必应，参考别人安装之旅。

今天突然发现了驱动和cuda对照表，这样就方便多了

可以先根据查询显卡驱动版本

ubuntu-drivers devices

然后根据推荐的驱动版本再查询所需cuda版本【这里】

 具体显卡驱动和cuda安装方式，参考这里

Achhhe
关注
CUDA版本与显卡驱动匹配
Z_Paper的博客
10-21 2万+
一、已知显卡驱动，安装对应版本的CUDA NVIDIA 控制面板 帮助>>系统信息 组件 可以查看对应的CUDA driver版本，下载对应的驱动。 这个CUDA driver是在NVIDIA驱动中自带的。 二、想要安装固定版本的CUDA，查看驱动是否匹配，或者更新驱动 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 上面网站是官方的CUDA版本和驱动对应的表格。 根...
5. NVIDIA驱动版本与CUDA版本对应关系
冷漠的博客
03-03 2万+
NVIDIA驱动版本与CUDA版本对应关系
cuda和显卡驱动对应版本关系
FL1623863129的博客
03-27 1万+
在法律不禁止的范围内，在任何情况下，NVIDIA 均不对任何损害承担责任，包括但不限于任何直接、间接、特殊、附带、惩罚性或后果性损害，无论其原因如何，也无论责任理论如何，对本文档的任何使用，即使 NVIDIA 已被告知可能会造成此类损害。客户产品设计中的缺陷可能会影响 NVIDIA 产品的质量和可靠性，并可能导致超出本文档中包含的条件和/或要求的其他或不同的条件和/或要求。NVIDIA 发布的有关第三方产品或服务的信息并不构成 NVIDIA 使用此类产品或服务的许可，也不构成其保证或认可。
解决nvcc--version和nvidia-smi显示cuda版本不一致问题
Luo_Daimeng的博客
05-08 1067
事情的起因是我运行了nvidia-smi和nvcc --version之后，发现显示的CUDA版本不一致，分别是12.2和11.5。这说明CUDA 版本存在 ​​ 和 ​​ 的差异，这是正常现象。
CUDA和显卡驱动以及pytorch版本的对应关系
qq_35831906的博客
06-18 2万+
GPU是执行计算任务的硬件设备，而CUDA是一种编程模型和平台，允许开发人员利用GPU的并行计算能力进行高性能计算。通过CUDA，开发人员可以编写并行计算任务，并在支持CUDA的GPU上运行这些任务，从而实现加速计算和提高计算性能的目标
cuda驱动版本显卡对应关系
qq_34462436的博客
07-29 4871
cuda版本与其他依赖组件版本对比
CUDA和显卡驱动对应的版本，新版本老版本都有，2024年最新更新
zhufeng6819的博客
01-04 5300
CUDA和显卡驱动对应的版本，新版本老版本都有，2024年最新更新
NVIDIA显卡对应的CUDA驱动匹配
最新发布
06-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/27aaeeaf622d NVIDIA显卡的CUDA驱动与显卡驱动已经分开独立安装了。对于GRID 10及以上版本的显卡，都可以安装CUDA驱动。
CUDA版本与显卡驱动版本对照表（更新至2022.10.26 - CUDA11.8）
热门推荐
liferecords的博客
10-26 8万+
更新2022-10-26-CUDA11.8注：当前所有版本要求均为CUDA官方提供如需转载，请注明出处。更多优质内容，可点击进行阅读学习。
【操作系统与硬件配置】CentOS 7安装NVIDIA驱动及CUDA 12.4：显卡配置与环境变量设置指南
05-09
然后，安装NVIDIA显卡驱动，包括设置权限、选择安装模式（集显或独显）、处理Secure Boot、选择是否安装32位兼容性库和重建initramfs等步骤。最后，安装CUDA工具包，配置环境变量，并通过创建软链接确保不同CUDA版本...
NVIDIA显卡驱动+CUDA+CUDNN+Tensorflow+Keras之间的关系（含各版本对应关系表）
qq_45186202的博客
01-19 4187
基础介绍 Driver 与键盘驱动、鼠标驱动、打印机驱动没本质区别，硬件统一CPU和外设通信的接口，以驱动程序的形式呈现 可使用nvidia-smi命令查看，需要注意的是，显卡支持的驱动一直是在更新的 CUDA（Compute Unified Device Architecture，NVIDIA推出的显卡并行计算框架） tensorflow-gpu的运行需要它的底层支持，它是一个计算框架，抽象层次比驱动高，每个版本的CUDA都是基于一定版本的驱动建立的，所以它对驱动的最低版本是有要求的 cuDN
Linux下PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系（附详细安装步骤）
v-space的博客
03-30 6万+
Linux下PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系（附详细安装步骤）
NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDNN 和 TensorRT 版本匹配指南
深之JohnChen的专栏
03-09 9721
1）NVIDIA 显卡驱动需满足 CUDA 工具包的最低要求，例如 CUDA 11.8 需驱动版本 ≥515.43.04，CUDA 12.x 需驱动 ≥535.54.03‌。‌CUDA 与 cuDNN‌：需严格匹配，例如 CUDA 11.8 对应 cuDNN 8.6.0，CUDA 12.2 对应 cuDNN 8.9.0‌。‌显卡算力与CUDA版本的关系主要体现在显卡的Compute Capability（算力）决定了支持的CUDA版本。，输入显卡型号和操作系统类型，选择≥目标CUDA版本要求的驱动版本‌。
显卡驱动版本号与cuda版本的匹配关系
martinkeith的博客
09-24 3441
显卡驱动对应的cuda版本
fangweijiex的博客
03-31 1万+
上图中是每个cuda版本对应的最低显卡驱动， 换句话说显卡驱动版本只要高于或等于对应的最低显卡驱动都可以。 显卡的驱动版本可以通过命令查询：nvidia-smi
如何查看自己的显卡版本下载对应CUDA
糖葫芦糖的博客
04-25 2204
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 CUDA的版本与电脑显卡版本相关：（截图来自NVIDIA DEVELOPER官网） 那么如何查看自己的电脑显卡驱动版本呢？我的电脑是win10 1、打开控制面板 2、在查找中输入NVIDIA，打开NVIDIA控制面板 3、点击上面菜单栏的帮助，点击系统信息 ...
cuda与GPU显卡驱动版本一览
wohenibdxt的博客
05-02 5万+
cuda版本是？？gpu 驱动？ 两者怎么对应
显卡CUDA和安装CUDA关系
xinjieyuan的博客
10-14 1万+
号
nvidia显卡驱动cuda和cudnn对应版本
03-27
### NVIDIA 显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 的兼容版本对应关系 为了确保 NVIDIA 显卡能够高效运行基于 CUDA 的应用程序以及深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），需要正确配置显卡驱动、CUDA 工具包和 cuDNN 库之间的版本匹配。以下是关于这些组件之间兼容性的详细说明： #### 1. 显卡驱动与 CUDA 的兼容性 显卡驱动程序的版本决定了可以使用的最高 CUDA 版本。例如，如果要使用 CUDA 11.8，则显卡驱动版本至少需要达到 515.43.04；而 CUDA 12.x 要求驱动版本不低于 535.54.03[^2]。 可以通过以下命令检查当前系统的显卡驱动状态及其支持的最大 CUDA 版本： ```bash nvidia-smi ``` 此命令会返回有关 GPU 使用情况的信息，在输出窗口的右上角可以看到 `CUDA Version` 字样，标明该驱动所支持的最高 CUDA 版本[^4]。 #### 2. CUDA 与 cuDNN 的依赖关系 cuDNN 是一种针对深度神经网络优化的库，它通常作为附加组件集成到 CUDA 中工作。不同版本的 cuDNN 可能仅适用于特定范围内的 CUDA 版本。例如，cuDNN v8.9 支持 CUDA 11.7 至 CUDA 12.1[^5]。因此，在选择 cuDNN 版本时，务必确认其是否能在目标 CUDA 版本下正常运作。 #### 3. 综合考虑各软件栈间的相互作用 除了上述两点外，还需要注意其他机器学习框架（比如 TensorFlow 或 PyTorch）对于底层硬件环境的具体需求。某些框架可能只适配于指定区间内的 CUDA/cuDNN 组合。例如，PyTorch 2.0 推荐搭配 CUDA 11.8 和 cuDNN 8.6 来获得最佳性能表现[^3]。 综上所述，合理规划整个技术堆栈中的各个组成部分至关重要——从基础层面上看就是保证操作系统上的 NVIDIA 驱动更新至适当水平以便加载期望版本号区段里的 CUDA runtime API 实现方案进而再依据实际项目应用场景选取恰当规格参数设定下的 cuDNN 加速引擎实例化对象完成初始化过程从而最终达成预期效果目的。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否有可用的GPU设备 print(torch.version.cuda) # 查看当前PyTorch绑定的CUDA版本 print(torch.backends.cudnn.version()) # 获取已加载的cuDNN版本信息 ``` 以上代码片段可用于验证 Python 环境中安装的相关模块是否正确定位到了所需的 CUDA 和 cuDNN 设置。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值