如何检查显卡支持哪个版本的CUDA ?

本文详细介绍了如何通过控制面板查找NVIDIA显卡驱动及CUDA版本的方法,包括打开控制面板,搜索NVIDIA,进入NVIDIA控制面板并找到NVCUDA的具体版本。

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  1. 打开控制面板,然后在右上方的搜索框里输入NVIDIA,如下图所示:第一张是打开控制面板时的图,第二张是输入NVIDIA之后,从图中的左上角可以看到搜索出来的NVIDIA。

     

  2. 完成上面步骤之后,鼠标放在搜索出来的NVIDIA上,如下图红框圈出部分,然后双击。

  3. 完成上一步骤后,进入如下界面,在该界面里可以查看NVIDIA的一些信息,显卡的驱动版本,如下图的左侧菜单所示。

  4. 点击帮助菜单,在下拉的菜单里选择系统信息选项,如下图红色框圈出选项。

  5. 在弹出的系统信息窗口里有两个菜单页面:显示和组件,选择组件,可以看到很多文件名,在文件名中找到NVCUDA,在产品名称一列可以看到该NVCUDA的版本,如下图红色框圈出部分。该CUDA是9.1版本的

<think>好的,我需要帮用户查询NVIDIA GeForce RTX 4060显卡支持的最低CUDA版本。首先,用户提到了两个引用,其中引用[1]和[2]都涉及CUDA兼容性问题,特别是sm_89和sm_86架构的问题。这可能与显卡的计算能力有关,而CUDA版本需要与计算能力匹配。 接下来,我需要确认RTX 4060的计算能力。根据NVIDIA的官方文档,RTX 40系列显卡基于Ada Lovelace架构,RTX 4060的计算能力版本是sm_89。每个计算能力对应特定的CUDA版本,因此需要查找sm_89所需的最低CUDA版本。 查阅NVIDIA的CUDA文档,计算能力与CUDA版本的对应关系显示,sm_89需要CUDA 12.0或更高版本。因此,RTX 4060的最低支持CUDA版本应该是12.0。但用户可能需要安装PyTorch等框架时,还需注意框架对CUDA版本支持情况,比如PyTorch的版本是否兼容CUDA 12.x。例如,引用[1]中提到安装PyTorch时使用了cu118(CUDA 11.8),但sm_89需要CUDA 12.0以上,所以会出现不兼容的情况,必须使用支持CUDA 12的PyTorch版本。 因此,总结起来,RTX 4060显卡需要CUDA 12.0或更高版本,用户安装深度学习框架时需选择对应的版本以确保兼容性。</think>NVIDIA GeForce RTX 4060(Laptop/Desktop)显卡基于Ada Lovelace架构,其计算能力(Compute Capability)为**sm_89**。根据NVIDIA官方CUDA兼容性要求,支持该计算能力的最低CUDA版本为**CUDA 12.0**[^1]。 ### 关键点说明 1. **计算能力与CUDA版本关系** NVIDIA显卡的计算能力(如sm_89)直接决定可运行的CUDA工具包版本。sm_89架构需要CUDA 12.0及以上版本才能完全支持硬件特性。 2. **实际应用中的兼容性** 若使用深度学习框架(如PyTorch),需确保安装的框架版本CUDA 12.x匹配。例如: ```bash # PyTorch支持CUDA 12.1的安装命令示例 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 若错误地安装低版本CUDA(如11.x),会触发类似`CUDA capability sm_89 is not compatible`的报错[^1]。 3. **验证方法** 可通过以下命令查看显卡支持CUDA版本: ```bash nvidia-smi ``` 输出中`CUDA Version`字段表示驱动支持的最高CUDA版本,但实际需结合计算能力判断最低要求。
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