12.4 换了一套散热装备，噪音小了

最新推荐文章于 2024-04-17 19:51:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-17 19:51:00 发布 · 85 阅读 · 0 ·
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本文分享了一次DIY显卡散热升级的经历，购买并安装了超频三旋风F92机箱风扇、超频三珊瑚海显卡散热器等配件，总花费39元。更换后噪音显著降低，提升了工作体验。

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昨天购买了好几个散热器，包括超频三旋风f92的9厘米机箱风扇12元、超频三珊瑚海显卡散热器22元、另外还有一些北桥散热器花无缺，电源风扇f82等等，不过都没用上。
显卡散热方案一共是12+22+5邮费，39块钱。虽然感觉贵了一些，不过实际换上以后噪音小了很多，现在上班也不心烦了。通过动手，渐渐也体会到了DIY的乐趣，可以说各有所得吧。
PS：珊瑚海的散热片真的很帅，对于低端显卡甚至连风扇都可以不用上
 
 
 
帮狮子买的大点点散热器，相当好用
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怎么讲cuda==12.4换成cuda==12.6
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<think>好的，我现在需要帮助用户将CUDA版本从12.4升级到12.6。首先，我得回想一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的指导。用户提到引用[2]里提到过在NVIDIA的CUDA Toolkit Archive下载需要的版本，所以可能需要从这里下载12.6的安装包。 接下来，用户之前安装的是12.4，可能通过官网直接安装的。现在升级的话，是否需要先卸载旧版本呢？根据经验，CUDA的安装通常是可以覆盖安装的，但为了保险起见，可能建议用户先卸载旧版本。不过，有些情况下直接安装新版本会自动处理，可能需要确认这一点。 然后，用户需要下载CUDA 12.6的安装程序。根据引用[2]，用户之前下载过12.1版本，所以步骤应该是类似的。访问NVIDIA的CUDA Toolkit Archive页面，找到12.6的版本，选择对应的操作系统和安装方式。下载完成后运行安装程序，这里可能需要管理员权限。 安装过程中需要注意选择正确的安装选项。用户可能需要自定义安装，确保不覆盖现有的驱动或其他组件，特别是如果用户的显卡驱动已经支持CUDA 12.6的话。否则，可能需要更新显卡驱动，因为CUDA版本有时需要特定版本的驱动支持。 安装完成后，验证是否成功。可以通过命令行输入nvcc --version或者nvidia-smi来检查CUDA版本。这时候可能会出现版本不一致的情况，比如nvidia-smi显示的驱动支持的CUDA版本和nvcc显示的运行时版本不同，这通常是正常的，因为nvidia-smi显示的是驱动支持的最高版本，而nvcc显示的是实际安装的CUDA工具包版本。 接下来，用户可能还需要处理PyTorch的兼容性问题，因为用户之前提到PyTorch官网的最新版本支持CUDA 12.4（引用[1]和[4]）。这时候升级到CUDA 12.6可能会导致PyTorch无法识别，因为官方可能还没有预编译的12.6版本。这时候用户可能需要等待PyTorch发布支持12.6的版本，或者从源代码编译PyTorch，但这比较复杂。用户可能需要暂时继续使用CUDA 12.4的PyTorch，或者查看是否有预览版支持12.6（引用[4]提到预览版）。 最后，用户需要更新环境变量，确保系统指向新的CUDA 12.6路径。通常安装程序会自动处理，但有时需要手动检查PATH和LD_LIBRARY_PATH变量是否正确。 总结步骤应该是：下载CUDA 12.6安装包，运行安装程序，验证安装，处理PyTorch兼容性问题，必要时调整环境变量。同时提醒用户注意驱动兼容性和PyTorch版本的支持情况。</think>### 如何将CUDA版本从12.4升级至12.6？ #### 步骤1：检查当前CUDA版本 在升级前，确认当前CUDA版本和GPU驱动兼容性： ```bash nvidia-smi # 查看驱动支持的CUDA版本 nvcc --version # 查看当前CUDA Toolkit版本 ``` #### 步骤2：下载CUDA 12.6安装包 1. 访问NVIDIA CUDA Toolkit Archive页面[^2] 2. 选择**CUDA Toolkit 12.6**，根据操作系统类型（Windows/Linux）下载对应的安装程序 - Windows用户选择`.exe`文件 - Linux用户选择`.runfile`或`.deb`文件 #### 步骤3：安装CUDA 12.6 - **Windows**： 双击安装程序，选择"Custom"安装模式，勾选`CUDA`组件并取消旧版本关联组件，完成安装[^2]。 - **Linux**： 使用以下命令（以Ubuntu为例）： ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_12.6.0-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-12-6 ``` #### 步骤4：验证安装 ```bash nvcc --version # 应显示12.6 cat /usr/local/cuda/version.txt # Linux查看详细版本 ``` #### 步骤5：处理PyTorch兼容性问题 当前PyTorch官方稳定版仅支持到CUDA 12.4[^1][^4]，若需兼容CUDA 12.6，需执行以下操作： 1. **等待官方更新**：关注PyTorch官网的版本发布动态 2. **使用预览版**：尝试安装PyTorch预览版（可能不稳定） ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6 -c pytorch-nightly ``` 3. **手动编译**：从源码编译PyTorch并指定CUDA 12.6路径（复杂且耗時） #### 步骤6：环境变量更新 确保系统路径指向新版本CUDA： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` （Windows用户需通过系统属性手动更新`PATH`变量） --- ### 注意事项 1. **驱动兼容性**：CUDA 12.6需要NVIDIA驱动版本≥535.86.10（通过`nvidia-smi`检查） 2. **降级风险**：升级后无法直接降级，需卸载CUDA 12.6再重装旧版本 3. **多版本共存**：可通过符号链接管理多版本CUDA（Linux推荐方式） ---
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