PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系

最新推荐文章于 2025-06-10 13:21:58 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： cuda
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42069606/article/details/105198845
本文提供了PyTorch、CUDAToolkit及显卡驱动版本之间的对应关系，并附带了详细的配置操作步骤，帮助读者正确安装并配置深度学习开发环境。

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PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系（附详细操作步骤）
可见：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42069606/article/details/105198845
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42077074/article/details/111192660

Nvidia显卡对应驱动，cuda toolkit 和 cuDNN 之间的版本关系【cuda 升级和显卡什么关系？】
u013250861的博客
01-09 3591
cuda 和显卡的关系是：CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，CUDA架构使得GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIA GeForce GTX 1060、1070、1080等：对应CUDA 8.0或更高版本。NVIDIA Quadro P6000、P5000等：对应CUDA 8.0或更高版本。NVIDIA Tesla P100、V100等：对应CUDA 9.0或更高版本。
Python PyTorch cuda 显卡驱动对应关系
An_oak的博客
07-26 3136
首先要看自己是什么显卡，再选择驱动，比如我现在在用一个2080ti的服务器，驱动是470.256.02，那我就要按照驱动去选别的了。个人不建议为了cuda换驱动，除非万不得已，因为安驱动真的麻烦。比如我用的cuda11.3，我就可以安装pytorch1.11。如果你真的需要更高版本的cuda，那就得尝试升级驱动了。比如我的那个，最多安装cuda11.3。这我就不展示了，内容太多了。
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）
实操与科普：查看和确认 NVIDIA 驱动 CUDA Runtime 版本 & CUDA Toolkit 版本匹配
最新发布
m0_74093057的博客
06-10 967
摘要： NVIDIA驱动自带CUDA Runtime版本，可通过nvidia-smi查看（如CUDA 12.9），该版本为驱动支持的CUDA最高版本。开发时使用的CUDA Toolkit版本（如PyTorch的CUDA 12.8）必须≤驱动Runtime版本才能兼容。若驱动版本过低，需升级或选择适配的PyTorch版本。验证步骤：1）nvidia-smi查驱动版本；2）根据官网选择匹配的PyTorch CUDA版本；3）安装后通过torch.cuda.is_available()确认GPU可用性。核心规则：
pytorch，cuda，cudatoolkit，driver版本详解
darknight
07-04 2万+
pytorch，cuda，driver三者关系如下： pytorch与cuda pytorch和cuda并不是一一对应的关系，一个pytorch版本可以有多个cuda版本与之对应。例如1.5.1版本的pytorch，既可以使用9.2版本的cuda，也可以使用10.2版本的cuda。 事实上，你在安装pytorch时无需考虑自己需要安装什么版本的cudatoolkit，例如你想安装1.5.1版本的pytorch，直接conda install pytorch=1.5.1 -c pytorch即可，conda会
【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系（参考官网）
weixin_44842318的博客
10-24 7万+
【最新】CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系（参考官网）
安装GPU驱动,CUDA Toolkit和配置与CUDA对应的Pytorch
weixin_46028606的博客
09-09 3231
安装GPU驱动,CUDA Toolkit和配置与CUDA对应的Pytorch
【踩坑】Pytorch与CUDA版本的关系及安装
m0_51371693的博客
12-17 1万+
Pytorch与CUDA版本的关系及安装
Pytorch安装 CUDA Driver、CUDA Runtime、CUDA Toolkit、nvcc、cuDNN解释与辨析
m0_53709764的博客
09-03 1605
本文介绍了Pytorch安装过程，详细讲述了CUDA Driver、CUDA Runtime、CUDA Toolkit、nvcc、cuDNN的解释与辨析，以及Pytorch安装过程的各个点与这些概念的联系。
PyTorch与CUDA的关系
weixin_43887510的博客
04-25 1916
在深度学习开发中，PyTorch与CUDA的配合使用是提升训练效率的关键。然而，很多开发者常常对一个现象感到困惑：为什么系统安装了较新版本的CUDA（如12.2），而PyTorch绑定的是较旧的CUDA版本（如11.8），却仍然能正常调用GPU呢？本文将揭开这个秘密，并提供一些实用的检查和配置方法。通过本文的解析，我们理解了为什么PyTorch绑定的CUDA版本（如11.8）可以在更高版本的CUDA环境（如12.2）中正常工作。这主要归功于NVIDIA驱动的向下兼容性设计。
浅谈pytorch、cuda、python的版本对齐问题
09-18
5. 在使用conda管理环境时，可以利用其包管理工具安装相应版本的cudatoolkit，这样可以方便地管理PyTorch、CUDA和Python版本的兼容性问题。 通过遵循上述原则，我们能够为深度学习模型训练提供一个稳定的起点，减少...
Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）及安装方法
Williamcsj的博客
04-02 6万+
Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）及安装方法
在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本
2401_83974173的博客
04-05 5573
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
新手保姆级GPU版本pytorch安装（win系统），CUDA和torch对应版本！
xhdbobo的博客
04-19 7581
CUDA和cuDNN安装教程！
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
如何用conda安装PyTorch（windows、GPU）最全安装教程（cudatoolkit、python、PyTorch、Anaconda版本对应问题）（完美解决安装CPU而不是GPU的问题）
qq_51800276的博客
09-17 2万+
本章讲述用conda安装PyTorch（windows、GPU版本）最全最详细安装教程，它能完美解决安装成CPU而不是GPU的问题，同时解决了pytorch安装速度过慢以及anaconda、pytorch、cuda、python版本对应问题，亲测有效。
【PyTorch】n卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN全解安装教程
在这里你甚至能学算卦，快进来看看
01-27 1万+
【PyTorch】n卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN全解及配置教程
显卡驱动、CUDA、cudatoolkit对应？ WSL、Windows、Ubuntu安装pytorch直接简洁方式
tian12488421的博客
01-10 2945
显卡驱动、CUDA、cudatoolkit的对应方式，不需要安装完整版的CUDA就可以运行pytorch-gpu版。在WSL、Windows、Linux系统上最方便简洁的安装pytorch gpu版的方式。
pytorch cuda nccl的版本对应
03-19
### PyTorch、CUDA 和 NCCL 的版本兼容性分析 PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它依赖于 NVIDIA 提供的 CUDA 工具包来实现 GPU 加速计算。此外，在分布式训练场景下，NCCL 库被广泛用于优化多 GPU 训练性能。以下是关于它们之间版本兼容性的详细说明： #### 1. **PyTorch 和 CUDA 的兼容性** PyTorch 发布时会指定其支持的 CUDA 版本范围。通常情况下，PyTorch 使用预编译的方式提供不同 CUDA 版本的支持。例如，通过 `conda` 或 `pip` 安装的 PyTorch 包会在名称中标明所使用的 CUDA Toolkit 版本[^1]。 - 如果用户的显卡驱动程序支持更高的 CUDA 版本，则可以选择安装更高版本的 PyTorch 来利用新特性。 - 反之，如果显卡仅支持较低版本的 CUDA，则需要选择与之匹配的 PyTorch 版本。这种情况下可能需要手动编译 PyTorch 源码以适配特定硬件环境[^2]。 #### 2. **CUDA 和 NCCL 的关联** NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 主要负责处理跨多个设备间的高效数据传输操作。它是现代高性能计算应用不可或缺的一部分，尤其是在涉及大规模并行化的工作负载时更是如此。 - 不同版本的 CUDA 带有不同的默认 NCCL 实现。因此当升级或降级 CUDA 时需要注意相应调整 NCCL 设置以免引发错误行为或者降低效率[^4]。 #### 3. **综合考虑下的最佳实践建议** 为了简化开发流程减少潜在冲突风险，推荐按照如下顺序完成软件栈搭建工作流： - 确定目标平台上的图形处理器型号及其对应的最低所需驱动级别； - 根据此信息选取恰当组合形式即满足项目需求又能充分发挥现有资源潜力的最佳选项列表之一； 下面给出部分已知常见搭配作为参考依据但不限于这些列举项： | PyTorch Version | Supported CUDA Versions | Default NCCL Backend | |------------------|-------------------------------|-----------------------| | v1.9.x | CUDA 10.2, CUDA 11.1 | NCCL 2.8 | | v1.10.x | CUDA 10.2, CUDA 11.3 | NCCL 2.8/2.9 | | v1.11.x | CUDA 10.2, CUDA 11.5 | NCCL 2.9 | | v1.12.x | CUDA 11.3, CUDA 11.6 | NCCL 2.10 | | v1.13.x | CUDA 11.6, CUDA 11.7 | NCCL 2.11 | 注意上述表格并非详尽无遗而且随着时间推移还会有更多新型号加入其中所以实际部署前务必查阅最新官方文档获取最精确指导[^3]。 ```python import torch print(torch.version.cuda) # 查看当前PyTorch绑定的CUDA版本 ``` --- ###
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