CUDA 环境搭建

部署运行你感兴趣的模型镜像

1、确定自己GPU需要的驱动

Official Drivers | NVIDIA

在此页面根据型号查找对应的驱动下载

 

2、下载tookit

Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

此页面表3中可以看到tookit版本需要的驱动

计算机上的GPU支持的驱动需要比tookit需要的版本高

比如我的显卡是GTX 1050 ti,驱动版本查到的是512.96

 

而表3中驱动512对应的tookit是CUDA 11.7 GA以下的版本,

 

所以GTX 1050 ti只能下载CUDA 11.6 update2及以下版本

各历史版本tookit下载

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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