不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗？

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分类专栏： 深度学习 文章标签： python 深度学习 人工智能
于 2022-11-08 16:47:24 首次发布
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不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗？

答：不行！
Cuda主要是面向Nvidia的GPU的。Intel和AMD的显示芯片都不能进行。所以，想要让cuda环境搭建在自己的Windows系统上利用GPU的并行计算跑深度学习算法，就必须要有Nvidia显卡且要安装CUDA。
下面两张图片是AMD显卡和Nvidia显卡的对照：
AMD显卡：😕/img-blog.csdnimg.cn/74ef793a4a044b1f839c338036ea49f3.png)

Nvidia显卡：
在这里插入图片描述

AMD显卡：
在这里插入图片描述

如何查看自己电脑上显卡的类型呢？

右击"此电脑"、属性、设备管理器、最后一列：显示适配器，具体如下图所示：
在这里插入图片描述

深度学习配置win10+NVIDIA显卡步骤
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深度学习所需的显卡选择及其适用性
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本人作为学生党，用遍了市场上的服务器、显卡租聘服务，甚至谷歌的免费GPU也去白嫖过，但真正觉得好用的还是Autodl，2块钱就能租4090一个小时，24GB的显存，超快的运行速度，简易操作界面实在是让我用不惯其他云的gpu租聘服务。其实我最主要是喜欢它的操作界面，简洁方便，直接就能在jupyter lab里面编辑文件等操作，还可以使用ssh链接。很方便的是在这里有很多的框架版本一键选择，不用自己费劲巴拉去装好久，算法社区里还有很多大佬分享的镜像等，各个包版本都已经配好，直接就能运行。
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只跑 PyTorch + CUDA 模型 → 不需要 CUDA 工具链想用 CUDA 写代码或编译插件 → 一定要装 CUDA 工具链使用目标是否推荐预装 CUDA Toolkit学习使用 PyTorch GPU❌ 不推荐，直接 pip/conda 安装即可开发 PyTorch 插件 / 自定义 CUDA 算子✅ 推荐，必须使用 CUDA 编译工具构建/部署生产环境✅ 强烈推荐，便于稳定运维和调试总之，预先安装能很大程度上避免全局中的项目开发因CUDA工具链不完善而受阻的情况发生。
不是Nvidia(英伟达)显卡可以安装CUDA跑深度学习算法吗?
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Intel和AMD的显示芯片都不能进行。所以，想要让cuda环境搭建在自己的Windows系统上利用GPU的并行计算跑深度学习算法，就必须要有Nvidia显卡且要安装CUDA。Cuda主要是面向Nvidia的。
linux安装cuda需要先安装NVIDIA显卡驱动
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2wsl.exe--unregisterUbuntu20.04LTS（第一步查出来的系统名称）//注销ubuntu。孤陋寡闻的我不知道wsl甚至可以强制root密码。注销完，再安装没从复制到的E盘打开ubuntu.exe文件这样就可以了，然后，还是没法设置密码。2wsl.exe--unregisterUbuntu20.04LTS（第一步查出来的系统名称）1wsl.exe--list--all查看已经存在的系统。1wsl.exe--list--all查看已经存在的系统。...
没有Nvidia（英伟达）显卡对深度学习计算的影响
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有很多电脑使用的都是集成显卡，而进行深度学习大都需要英伟达的显卡，那么没有Nvidia的显卡会有什么影响呢？ cuda 提到深度学习cuda是一个绕不开的概念，CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商Nvidia推出的运算平台，可用于Nvidia（英伟达）显卡计算加速，基本所有的大型运算都要安装cuda，如果没有Nvidia的显卡就无法使用cuda，也就无法进行大型的深度学习计算。 在cpu下进行深度学习计算 在cpu下也可以进行深度学习计算，理解深度学
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NVIDIA（英伟达）显卡都有哪些？AMD显卡都有哪些？两个种类的对应关系是什么？
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NVIDIA与AMD显卡之间并没有直接的对应关系，它们各自拥有不同的产品线和技术特点。NVIDIA显卡注重游戏性能和多媒体体验，而AMD显卡则以其强大的图形处理能力和较高的性价比赢得了广泛认可。在选择显卡时，用户应根据自己的具体需求（如游戏性能、图形处理能力、预算等）来选择合适的品牌和型号。在选择适合玩游戏的显卡时，NVIDIA（N卡）和AMD（A卡）都是值得考虑的选项，它们各有优势。总之，无论是NVIDIA还是AMD的显卡，都有适合玩游戏的型号。
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英伟达显卡与CUDA
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忙活了大半天，准备下载CUDA配合pytorch使用的。最终因为电脑配置无相应英伟达显卡而安装失败，就只能不安装CUDA了。不过作为学习的过程，即便花费较多时间，但我觉得把我的下载安装过程记录下来，作为学习笔记。 从网上直接找到CUDA下载链接，这个挺好搜索的。对应结果截图如下。 接下来的步骤都有简单的指引，直至安装完毕，我试图打开该软件： 出现的界面让我如此选择： 后来我怀疑自己是不是从一...
安装Anaconda、cuda、pytorch所对应的版本号以及安装教程和验证是否成功（以我的华为matebook13,英特尔显卡驱动为419.72为例）
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讲解如何寻找安装pytorch、anaconda相应版本号，安装的详细步骤，对应的版本是英特尔GeForce 250，驱动程序版本:419.72，操作系统是windows10,电脑是华为matebook13（14也一样）
超实用总结！！显卡驱动无法支持cuda版本问题（终于捋清楚显卡驱动、cuda、pytorch的对应关系了）
qq_42537243的博客
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用pytorch编写机器学习代码总会遇到cuda、显卡驱动版本不匹配的问题，经过一番折腾，终于捋清楚显卡驱动、cuda、pytorch的对应关系了！！！
[PyTorch]环境配置 CUDA安装PyTorch下载【有无GPU】
weixin_44361377的博客
08-16 5265
windows下pytorch深度学习环境安装和配置
无须英伟达，AMD本地可跑CUDA？惊现极客团队开发三方编程工具包，网友群议指责AMD无作为：已经晚了，CUDA已经是事实标准了...
<sdffdsfsdfdfs>sfsfsfsdfsdffds</sdfsDS>Fsd
08-03 887
架构师大咖 架构师大咖，打造有价值的架构师交流平台。分享架构师干货、教程、课程、资讯。架构师大咖，每日推送。公众号该公众号已被封禁为了缓解“英伟达”焦虑，市场上浮现出了不可思议的事情。就在今天，一个“可以让AMD GPUs上跑CUDA的编程工具包”不胫而走，引起业界的注意。AMD GPU 可以本地跑英伟达的CUDA？...
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非NVIDIA平台下的CUDA的替代方案OpenCL，第一步如何获取PlatformInfo、DeviceInfo
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03-31 715
当谈到高性能计算，NVIDIA的CUDA框架无疑是一个强大的工具。OpenC（Open Computing Language）是一个更为通用的解决方案，或者你使用的是非NVIDIA硬件，那么OpenCL是一个极佳的选择。作为一个开放标准，OpenCL支持广泛的硬件平台，包括CPU、GPU、DSP和FPGA。
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05-12
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