截止至2022/8/23，CUDA ToolKit对应Nvdia驱动

原创 已于 2022-08-23 22:20:01 修改 · 163 阅读 · 0 ·
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#python #conda

于 2022-08-23 22:18:23 首次发布

网站如下，如版本更新，可以自行上官网查询

注：“/”替换为了“+”，用的时候记得换回去

https:++docs.nvidia.com+cuda+cuda-toolkit-release-notes+index.html

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Ubuntu下安装NVIDIA驱动、CUDA10.0、ZED SDK
weixin_39784658的博客
10-11 677
（1）安装NVIDIA驱动 CUDA10.0要求NVIDIA驱动版本为≥410.48，具体可查看https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 如果已安装驱动版本与CUDA要求不一致，请卸载已经存在的驱动版本： sudo apt-get remove --purge nvidia* 很多博客说在安装之前要禁用Nouveau的驱动，也就是Linux自带的显卡驱动，但是我没有禁用，好像也没影响后续过程。包括进入BIOS禁用
CUDA & cuda driver & cuda runtime & cudatoolkit一文搞懂
wildland的博客
10-26 2413
在很久之前搭建pytorch环境中，看网上的教程都说需要先下载cuda才能让pytorch使用gpu加速，后来我自己在新机子上没有安装cuda，也能让pytorch使用gpu加速，这让我很困惑。并且，与cuda相关的名词有很多，比如cuda driver api，cuda runtime api，以及cudatoolkit，这些名词之间的关系和区别是什么也一直困扰着我。这次，就一次性搞清楚吧！！！
windows10安装NVIDIA显卡驱动+cuda10.0教程
qq_39493185的博客
10-28 2万+
windows10+nvidia驱动+cuda10.0+cudnn安装教程1、安装个鲁大师2、确定本机是否支持GPU加速3、更换至匹配的显卡驱动4、下载和安装cuda和cudnn5、验证6、游戏加速7、分享个漂亮的壁纸 1、安装个鲁大师 查看下显卡驱动的版本。安装cuda10需要驱动版本大于411。否则就卸载。 2、确定本机是否支持GPU加速 右击“此电脑”----选择“管理”—选择设备管理器—选择“显示适配器”就可以查看你的电脑是不是英伟达显卡（必须是英伟达的显卡，并且高于gtx950M以上级别） 3、
【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系（参考官网）
weixin_44842318的博客
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【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系（参考官网）
升级 CUDA Toolkit 12.9 与 cuDNN 9.9.0 后验证指南：功能与虚拟环境检测
love530love的博客
05-05 5910
在深度学习领域，CUDA、cuDNN 和 torch 之间具备向下兼容特性。这得益于它们的自动适配安装机制，会依据当前环境以及已有库状况，安装最合适版本，所以开发者无需因验证版本号与安装版本号不一致而忧心。目前，torch 官方尚未发布支持 CUDA 12.9 的版本。当在 Windows 主系统完成 CUDA Toolkit 12.9 与 cuDNN 9.9.0 升级后，若未在 conda、virtualenv 等虚拟环境中另行安装适配新版本的库，验证时会呈现虚拟环境中原先的版本信息。
cuda toolkit各版本windows系统下载
11-05
百度网盘提供，包含以下三种版本的cuda toolkit和对应的cudnn版本，适合windows10系统。 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip cuda_10.1.243_426.00_win10.exe cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.0.2_451.48_win10.exe cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
ubuntu 18.04 安装NVIDIA驱动 cuda/cudnn + tensorflow-gpu + pytorch
scxyz的博客
12-29 6115
电脑换了华硕新主板，需要重装系统，用的Ubuntu18.04的系统，电脑用的显卡是GTX1080Ti。在新系统中装显卡驱动过程中遇到很多坑，中间无奈搞乱环境又重装了一次系统，再次尝试，终于成功。整个过程失败次数很多，参考的教程感觉自己步步都做对了，但是最后就是不能成功运行。配置系统这种事情确实比较麻烦，心态要对，遇到问题上网搜索方法，最终总归都能解决。 接下来接讲讲我装NVIDIA驱动到装tens...
2019年8月 最新 Windows10+GPU版本tensorflow/ keras / pytorch+cuda+cudnn安装 搭建深度学习环境
weixin_39548859的博客
08-17 549
安装思路 一般的教程都是先装cuda再装tensorflow，但是这样很容易造成版本不匹配！！ 先确定tensorflow版本，由tf确定需要的cuda版本及cudnn版本，在去查看显卡驱动支不支持该cuda，不支持的话升级驱动。 由tensorfow确定cudn版本的方法： 安装tensorflow-gpu，安装完成后，import tensorflow，会报错，错误会提示，需要安装什么版本的c...
NVIDIA-SMI 527.41 Driver Version: 527.41 Cuda compilation tools12.0,cudatoolkit 12.0 应该选择什么版本的Torch Torchvision Torchaudio
04-16
根据NVIDIA的文档，驱动版本与CUDA版本有对应关系。通常，驱动版本527应该足够支持CUDA 12.0，但需要检查兼容性列表。假设驱动527.41符合CUDA 12.0的要求，那么接下来就是PyTorch版本的问题。 现在，我需要访问...
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - cudatoolkit=12.6 - pytorch==2.6.0
04-03
好的，我现在需要解决用户的问题：如何在conda环境中添加cudatoolkit=12.6和pytorch==2.6.0的支持渠道。用户遇到了找不到这些包的情况，所以需要找到正确的安装方法。 首先，我应该回忆conda的常用命令和渠道。...
笔记--Ubuntu20.04安装Nvidia驱动、CUDA Toolkit和CUDA CuDNN
牵一只蜗牛去散步
12-10 5994
注：选择合适的版本进行安装，确保 CUDA Toolkit 的版本低于 Nvidia 驱动的版本！时，表明 pytorch 安装成功，pytorch 可以使用 Cuda 进行加速，Nvidia驱动、CUDA Toolkit 和 CUDA CuDNN 等均安装成功！末尾添加以下两条路径：（由于博主安装的是 Cuda11.3，所以路径为cuda-11.3，这里需根据实际的安装版本和路径进行设定）accept 之后，不要安装驱动，因为之前我们已经安装了Nvidia驱动！2-2--选择CUDA Toolkit。
PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系
wxy2020915的博客
08-26 6万+
PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系
NVIDIA CUDA TOOLKIT 12.0 正式发布
weixin_59999837的博客
01-02 1314
cuda tookkit12.0发布
CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表
zhw864680355的博客
05-21 9万+
一般而言，不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本，具体的对照关系如下： 如下链接对应了官方的版本要求说明： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 一般安装显卡驱动版本一般有如下两种方式： 前提需要查询对应直自己机器的显卡驱动版本，查询链接...
Nvidia CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions 驱动兼容性匹配
日拱一卒
10-29 1257
网址Nvidia官网驱动兼容性匹配
不同版本cuda对应的NVIDIA驱动版本
sundaygeek的专栏
08-04 5万+
不同版本cuda对应的NVIDIA驱动版本 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 不同版本cuda对应的NVIDIA驱动版本 posted on 2018-08-04 08:20 sundaygeek 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏...
【Linux】CUDA Toolkit和cuDNN版本对应关系（更新至2022年6月，附官网永久更新链接）
TangPlusHPC的博客
06-10 3万+
NVIDIA® CUDA® Toolkit 为创建高性能 GPU 加速应用程序提供了一个开发环境。借助 CUDA 工具包，您可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器以及用于部署应用程序的运行时库。 全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速。它使他们可以专注于训练神经网络和开发软件应用程序，而不必花时间在底层GPU性能调整上。
cudaToolkit版本
best_scenery的博客
10-21 1318
目前服务器： cuda:10.0 cudnn:7.5 Wed Oct 21 09:23:54 2020 cuda driver 即cudaToolKit版本 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.87.00 Driver Version: 418.87.00 CUDA Version: 10.1 | |----------------
NVIDIA CUDA各版本下载链接(包括最新12、11版本和以往10.2版本）
热门推荐
fuhanghang的博客
09-23 12万+
以下是从NVIDIA官网转过来的链接，方便需要下载各种版本CUDA的同学。 Latest Release CUDA Toolkit 11.4.2 (September 2021), Versioned Online Documentation Archived Releases CUDA Toolkit 11.4.1 (August 2021), Versioned On/line Documentation CUDA Toolkit 11.4.0 (June 2021), Versioned On/lin
cuda 12.8对应的cudnn版本
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07-01
根据NVIDIA官方发布的CUDAToolkit版本，目前（截至2023年）最新的CUDA版本是12.x系列，但具体版本号如12.0、12.1等，并没有12.8。因此，您可能需要检查您的CUDA版本号是否正确。如果您确实安装了CUDA12.8（可能是...
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