查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit

已于 2024-07-02 15:54:50 修改
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于 2024-07-02 14:48:44 首次发布
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被串行计算逼到要吐时，决定重拾CUDa了，想想那光速般的处理感觉（夸张了）不要太爽，记下我的闯关记录。正好我的电脑配了NVIDIA独显，GTX1650，有菜可以炒呀，没有英伟达的要绕道了。回到正题，查看自己的显卡应该装什么版本的Cuda驱动，具体如下：
（1）在桌面空白处右键选中NVIDIA 控制面
在这里插入图片描述
（2）查看系统信息适配的CUDA版本
在这里插入图片描述
说明显卡支持的cuda版本不能超过12.2.79。或者cmd 进入窗口，输入nvidia -smi 可以查看本机兼容的最高cuda 版本。
在这里插入图片描述

（3）去官网下载并安装满足要求的CUDA toolKit
官网找到适配的cuda并下载
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

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小沐
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怎么查看cuda的版本
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如果您正在开发使用 CUDA 的程序，可以通过编程方式查询 CUDA 版本。在安装 CUDA 的计算机上，您可以直接浏览 CUDA 安装目录。如果 CUDA 正确安装且环境变量设置正确，这些命令将显示 CUDA 的版本信息。在命令行中，您可以使用以下命令来查看安装的 CUDA 版本。这段代码将打印出 CUDA 驱动程序和运行时库的版本号。在这些目录中，通常会有一个包含版本信息的文件。
查看 CUDA 版本
rememberjjjz的博客
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CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU（图形处理器）的强大计算能力加速通用计算任务。CUDA驱动是支撑这一生态系统的核心组件之一，它作为操作系统、应用程序与GPU硬件之间的桥梁，直接影响CUDA程序的运行效率和功能支持。CUDA驱动的基本作用硬件通信：管理操作系统对GPU的识别和控制，例如显存分配、任务调度、电源管理等。API支持。
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从表中可以看出我显卡驱动版本对应最高的cuda版本可去到11.4，同时还可可以在NVIDIA控制面板中点击右下角的。比如这里我的驱动版本是472.47，然后去。在电脑桌面点击右键选择NVIDIA控制面板。查看对应的CUDA版本，如下这个表。下载安装对应CUDA。
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打开命令行，输入下列指令，（可以是Windows键+R键，输入cmd，回车，打开的Windows命令行，也可以是Anaconda Prompt命令行），我用的Anaconda Prompt命令行，右上角的CUDA Version就是CUDA Driver Version。就是有CUDA Driver和显卡，计算机才能用显卡，有CUDA Runtime和CUDA Driver和显卡，pytorch才能用显卡。里面有个表格，截图如下，找到自己显卡型号对应的算力，第一列是算力，第二列是显卡的架构。
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查看CUDA版本号这里有三种方法。
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### NVIDIA RTX A6000 显卡兼容的 CUDA Toolkit 版本 NVIDIA RTX A6000 是基于 Ampere 架构的显卡，其计算能力（Compute Capability）为 `sm_86`[^2]。为了确保最佳性能和兼容性，在选择 CUDA Toolkit 的版本时需注意以下几点： 1. **CUDA Toolkit 支持的架构** 不同版本的 CUDA Toolkit 对 GPU 计算能力的支持范围有所不同。对于支持 `sm_86` 的 CUDA Toolkit 版本，建议使用 CUDA 11.x 或更高版本。具体来说，CUDA 11.0 及之后的版本均支持 Ampere 架构。 2. **推荐使用的 CUDA Toolkit 版本** 根据官方文档以及实际测试结果，以下是适合 NVIDIA RTX A6000 的 CUDA Toolkit 推荐版本列表： - CUDA 11.8 - CUDA 12.0 - CUDA 12.1 这些版本不仅支持 `sm_86`，还提供了针对 Ampere 架构优化的功能和库。 3. **验证安装的 CUDA 版本** 安装完成后，可以通过运行以下命令来确认当前系统的 CUDA 编译器版本及其支持的架构： ```bash nvcc --version ``` 输出示例可能如下所示： ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Sep_21_10:33:58_PDT_2022 Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89 Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0 ``` 4. **驱动程序的要求** 使用较新的 CUDA Toolkit 需要匹配相应的 NVIDIA 驱动版本。例如，CUDA 11.8 要求至少安装 NVIDIA Driver 520.00[^3]。因此，在升级或安装新版本的 CUDA 前，请先更新到合适的驱动版本。 5. **PyTorch 和其他框架的适配** 如果计划在项目中集成深度学习框架（如 PyTorch），则需要注意所选框架是否已编译并支持目标 CUDA 版本。例如，某些预构建版 PyTorch 只能用于特定组合下的硬件与软件环境配置。更多详情可查阅官网指南：https://pytorch.org/get-started/locally/ --- #### 示例代码片段 下面是一个简单的 CUDA 测试程序，可用于验证设备是否正常工作： ```cpp #include <cuda_runtime.h> #include <iostream> int main() { int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); std::cout << "Number of devices: " << deviceCount << "\n"; for(int i=0; i<deviceCount; ++i){ cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop,i); std::cout << "Device Number: " << i << "\n"; std::cout << " Device name: " << prop.name << "\n"; std::cout << " Compute capability: " << prop.major << "." << prop.minor << "\n\n"; } return 0; } ``` ---
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