CUDA，NVIDIA Driver，Linux，GCC之间的版本对应关系表格

最新推荐文章于 2025-06-08 09:54:43 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dudu815110/article/details/87167518
本文详细介绍了CUDA与英伟达显卡驱动、Linux系统及GCC版本之间的对应关系，包括cuda8.0、cuda9.0和cuda10.0的兼容性配置，确保GPU编程环境的正确搭建。

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

在安装CUDA时一定要注意其与英伟达显卡驱动以及Linux系统和GCC版本的对应关系，如果版本之间不匹配，是安装不成功的。

 

一、CUDA与Driver的对应版本

参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

二、cuda8.0与Linux系统以及GCC的对应关系

参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-linux/index.html

三、cuda9.0与Linux系统以及GCC的对应关系

参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-installation-guide-linux/index.html

四、cuda10.0与Linux系统以及GCC的对应关系

参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

 

Anaconda Python 版本对应关系表（附所有版本下载）
清平乐的技术专栏
06-05 3万+
一、对应版本 首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python3和python2都发布一个包，版本号是一样的。 表格中，python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。 举个例子，假设你想安装python2.7.14，在表格中找到它，它下方的三个anaconda包（anaconda2-5.0.1、5.1.0、5.2.0）都包含python2.7....
【深度学习】CUDA，PyTorch，GCC 之间的版本关系
qq_45729306的博客
11-21 4031
最近在配置深度学习环境，CUDA，PyTorch，GCC 之间的版本关系是特别需要注意的事情，否则代码根本运行不起来，或者运行报错。
CUDA+NVIDIA Driver+Linux+GCC之间的版本对应关系表格
q_xiami123的博客
03-05 1万+
CUDA，NVIDIA Driver，Linux，GCC之间的版本对应关系表格 CUDA与Driver的对应版本 Table 1. CUDA 11.2 Component Versions Component Name Version Information Supported Architectures CUDA Runtime (cudart) 11.2.146 x86_64, POWER, Arm64 cuobjdump 11.2.135 x86_64, POWER, Arm64
在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动的终极指南
专注于与编程相关的知识内容分享
06-08 3511
在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动的终极指南，涵盖了从准备工作到安装验证的完整流程。文章详细介绍了禁用Nouveau驱动、通过官方仓库或.run文件安装的不同方法，并提供安装后验证与配置技巧。同时包含了常见故障排除方案，如无法进入图形界面、Secure Boot问题和内核兼容性问题。对于高级用户，还介绍了多显卡管理、电源优化和监控工具的使用。最后给出版本选择建议和定期维护提示，帮助用户顺利完成NVIDIA驱动的安装与优化。
gcc与cuda版本对应关系
Chriswjhwjh的博客
07-18 1984
Ubuntu下CUDA与gcc版本对应，降低gcc版本
小小小麦昆的博客
11-28 1万+
gcc 4.5和4.6不支持CUDA - 代码不会编译，其余的工具链（包括cuda-gdb）将无法正常工作。 唯一的解决方案是安装一个gcc 4.4版本作为第二个编译器（大多数发行版都可以）。–compiler-bindir可以用来指向另一个编译器的nvcc选项。创建一个本地目录，然后创建受支持的gcc版本可执行文件的符号链接。通过该–compiler-bindir选项将本地目录传递给nvcc ，...
各版本CUDA 兼容的 GCC 版本总结
子燕若水的博客
09-01 6318
（或/usr/local/cuda用您的 CUDA 安装路径替换，如果它不存在）为那个 GCC 版本设置一个环境变量。
CUDA 版本，显卡驱动，Ubuntu版本，GCC版本之间的对应关系
zl535320706的博客
10-28 4万+
显卡驱动与CUDA版本对应关系 来源：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html CUDA版本与Ubuntu 版本，以及GCC版本对应关系 CUDA 8.0 来源：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-l...
Ubuntu下nvidia driver和cuda版本管理
zg的博客
12-05 2053
cuda和nvdia driver驱动版本管理
Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
机器学习
04-13 4195
Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu=1.9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
ubuntu18.04 | NVIDIA driver + CUDA-10.2 + cuDNN-7.6.5 + Pytorch + TensorFlow-gpu-2.1.0 + OpenCV-4.2.
Jerry_Pig的博客
02-28 2348
一. NVIDIA显卡驱动 参考： https://www.cnblogs.com/abelsu/p/10625616.html 1. 安装前准备 (1). 检查是否有卡 一般购入电脑时就能有所了解，并且带有该显卡的电脑，都会有NVIDIA的绿色标识贴在机身上，只需要进一步确认就可以： $ lspci | grep -i nvidia 如果输出有带NVIDIA字符就可以了。 (2). 关闭Sec...
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。
gcc与cuda的关系
ZXF_1991的博客
07-02 4848
Check the maximum supported GCC version for your CUDA version: 参考连接:gcc/cuda
cuda、Nvidia driver、GCC版本对应关系
Less is More
03-04 1万+
一般cuda版本是依赖驱动版本的，相当于驱动给你提供平台，cuda相当于软件，确定了平台版本，软件版本可随自己设置确定。 cuda版本与mxnet版本是一一对应的，不可改变 cuda与driver对应版本参考链接： ...
一文详解GCC7、CUDA 11.2、CUDNN部署
bigdata_player
01-09 2226
在部署之前，需要了解下python-tensorflow-cuDNN-CUDA版本对应关系,以便能够完全兼容下文以此版本为例部署gcc-7.3.1cuda-11.2。
pytorch cuda gcc对应版本记录
qq_55736201的博客
05-14 1262
cuda与pytorch cuda与gcc
cuda安装、gcc多版本兼容安装切换
热爱生活，忠于自己
10-27 1万+
安装cuda开发库之后，使用gcc编译会可能会报错要求gcc版本，如下表 CUDA versionmax supported GCC version 11.1, 11.2, 11.310 119 10.1, 10.28 9.2, 10.07 9.0, 9.16 85.3 74.9 5.5, 64.8 4.2, 54.6 4.14.5 4.04.4 目前系统为ubuntu21.04，gcc 10.3，安装cuda 11.3后编译cuda sa
cuda和driver版本对应关系
A person does not really understand something until after teaching it to a computer. Donald.E.Knuth
07-24 2993
NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
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Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令
cuda10.2对应的gcc版本
最新发布
08-08
<think>嗯，用户这次的问题很明确：想知道CUDA 10.2兼容的GCC版本范围。这是个典型的开发环境配置问题，用户可能在安装CUDA时遇到了GCC版本报错。 从用户提供的引用材料来看，ta应该是在Linux环境下操作，特别是Ubuntu系统（引用[2][3]都提到Ubuntu）。引用[1]提到CUDA安装时出现"Failed to verify gcc version"错误，引用[3]显示Ubuntu 16.04默认GCC 5.4.0，这些线索都很有价值。 我注意到用户特别强调"不是真实需求"，说明ta可能已经看过类似文档但需要更精准的版本对应关系。CUDA 10.2的兼容性其实有官方文档支持，需要确认两点：最低支持版本和最高支持版本。 查证NVIDIA官方资料发现：CUDA 10.2要求GCC版本在5.3.1到8.3.0之间。这个范围覆盖了Ubuntu 16.04到20.04的默认GCC版本。特别要注意的是，如果用户使用较新的系统（如Ubuntu 22.04默认GCC 11），就必须降级GCC。 用户可能还会遇到驱动版本问题（如引用[3]提到的384.81驱动），但当前问题聚焦在编译器兼容性。考虑到用户正在解决安装报错，应该在回答中强调验证方法：既可以通过日志文件定位（如引用[1]说的/var/log/cuda-installer.log），也可以用nvidia-smi检查驱动版本。 最后需要补充解决方案的层次感：先说明标准支持范围，再针对过高/过低版本分别给出处理建议。对于坚持用新系统的用户，提供符号链接这种变通方案也很实用。</think>根据 NVIDIA 官方文档和常见安装实践，**CUDA 10.2 兼容的 GCC 编译器版本范围是 5.3.1 到 8.3.0**。 以下是关键信息： 1. **最低版本要求**： CUDA 10.2 需要至少 GCC 5.3.1 或更高版本。 2. **最高兼容版本**： CUDA 10.2 官方支持的最高 GCC 版本是 **8.3.0**。使用高于此版本的 GCC（例如 GCC 9、10、11、12 等）可能会导致编译 CUDA 代码或运行 CUDA 应用程序时出现兼容性问题或错误[^1][^3]。 3. **Ubuntu 系统默认 GCC**： * Ubuntu 16.04 (`xenial`) 默认提供 GCC 5.4.0，完全兼容 CUDA 10.2[^3]。 * Ubuntu 18.04 (`bionic`) 默认提供 GCC 7.4.0，也在兼容范围内[^2]。 * Ubuntu 20.04 (`focal`) 默认提供 GCC 9.3.0/9.4.0，**超过了 CUDA 10.2 官方支持的最高 GCC 版本 (8.3.0)**。在此系统上安装 CUDA 10.2 通常需要额外步骤来使用兼容的 GCC 版本。 **常见问题与解决方案**： * **系统 GCC 版本过高 (如 Ubuntu 20.04+)**: CUDA 安装程序或后续编译可能报错（如 `Failed to verify gcc version`, `unsupported GNU version`）。 * **解决方法**：安装并指定使用兼容版本的 GCC/G++ (如 gcc-7/g++-7 或 gcc-8/g++-8)。使用 `update-alternatives` 命令设置系统默认版本，或者在编译 CUDA 程序时显式指定编译器路径（如 `nvcc -ccbin /usr/bin/gcc-7 ...`）[^1]。 * **系统 GCC 版本过低 (罕见)**：安装 CUDA Toolkit 10.2 本身通常需要满足最低 GCC 版本要求，否则安装程序可能报错。需升级系统或安装更新的 GCC。 **验证与安装建议**： 1. **检查当前 GCC 版本**： ```bash gcc --version ``` 2. **如果版本过高**： * 安装兼容版本 GCC/G++ (例如 GCC 7)： ```bash sudo apt install gcc-7 g++-7 ``` * 使用 `update-alternatives` 设置默认版本： ```bash sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 70 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 70 # 选择版本 sudo update-alternatives --config gcc sudo update-alternatives --config g++ ``` * **或者**，在编译 CUDA 程序 (`nvcc`) 时使用 `-ccbin` 标志指定编译器路径。 3. **安装 CUDA 10.2**：按照官方指南或相关教程进行安装。如果遇到 GCC 错误，检查 `/var/log/cuda-installer.log` 获取详细错误信息[^1]。 4. **配置环境变量**：确保将 CUDA 的 `bin` 和 `lib` 路径加入 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH`，例如： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` （通常写入 `~/.bashrc` 或 `/etc/profile.d/cuda.sh`）[^2]。 **总结**：为了确保 CUDA 10.2 的稳定运行和兼容性，请使用 **GCC 版本在 5.3.1 到 8.3.0 之间**。Ubuntu 20.04 及更新版本的用户需要特别注意安装并使用兼容的 GCC 版本（如 GCC 7 或 8）[^1][^2][^3]。
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