如何查看自己电脑显卡对应的cuda版本

最新推荐文章于 2025-07-20 00:29:32 发布
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文章标签： ubuntu linux 运维
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博客介绍了查看显卡驱动对应CUDA版本及安装CUDA的步骤。先在NVIDIA控制面板查看显卡驱动版本，如472.47，再通过对应表格确定最高可支持的CUDA版本，如11.4，也可在系统信息组件中查看，最后下载安装对应CUDA。

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第一步：在电脑桌面点击右键选择NVIDIA控制面板

 第二步：查看显卡驱动版本

 比如这里我的驱动版本是472.47，然后去这里查看对应的CUDA版本，如下这个表

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系统信息→点击组件查看。

 第三步：下载安装对应CUDA

参考文章： win10+cuda9.2+cudnn 安装趟过的坑_cuda9.2对应的cudnn_昵称不火的博客-优快云博客

CUDA和显卡驱动对应的版本，新版本老版本都有，2024年最新更新
zhufeng6819的博客
01-04 5472
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查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit
learner_jj的博客
07-02 5264
记录首次下载满足显卡和visual studio 的CUDA toolkit
NVIDIA驱动、CUDA以及PyTorch版本之间的关系
Colin_xuan的博客
06-16 1214
驱动与 CUDA 版本匹配正确：你的驱动支持最高 CUDA 11.7，可放心使用 11.x 系列的 Toolkit。PyTorch 兼容性：基于 CUDA 11.3 编译的 PyTorch 可尝试安装 CUDA 11.4 Toolkit，理论上可行，但需：确认 PyTorch 官方对 CUDA 11.4 的支持；确保 cuDNN 版本匹配；验证环境变量配置正确。风险提示：若运行时出现库文件缺失（如版本不匹配），可能需要重新编译 PyTorch 或降级 CUDA Toolkit。
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
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查看CUDA版本
查看自己显卡支持的最高CUDA版本，和已安装的CUDA版本
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由于群里最近很多朋友在研究AI相关软件，AI就需要用上nvidia显卡相关知识，例如：GPU、CUDA。今天就来顺便笔记一下。
【CUDA】如何查看 CUDA 版本：详细指南
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
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了解 CUDA 版本对于确保软件兼容性和优化性能非常重要。以上介绍的几种方法涵盖了从命令行工具到程序代码的多种选择，适用于不同的操作系统和环境。根据你的需求，选择最适合的方法来检查 CUDA 版本，确保你的开发工作顺利进行。
CUDA版本与显卡驱动匹配
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10-21 2万+
一、已知显卡驱动，安装对应版本的CUDA NVIDIA 控制面板 帮助>>系统信息 组件 可以查看对应的CUDA driver版本，下载对应的驱动。 这个CUDA driver是在NVIDIA驱动中自带的。 二、想要安装固定版本的CUDA，查看驱动是否匹配，或者更新驱动 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 上面网站是官方的CUDA版本和驱动对应的表格。 根...
CUDA详细参数（算力+CUDA支持版本）
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CUDA详细参数（算力+CUDA支持版本） CUDA是NVIDIA推出的集成技术，允许用户利用NVIDIA的GPU进行图像处理之外的运算。通过这个技术，用户可以将自家的CUDA C语言编译成PTX中间语言或是特定NVIDIA GPU架构的机器代码...
关于GPU显卡、CUDA版本、python版本、pytorch版本对应
Alkaidsimon的博客
07-24 8487
这是由于显卡计算能力太低导致的，或者是pytorch版本太高了的原因。下载上述的torch版本，1.2版本的pytorch较老，下载时可能不如新版本好下载。提示：算力、cuda版本、python版本、pytorch版本有一项不匹配都无法使用。可以看到3.5算力只能支持9.0-10.2版本的CUDA（我下载了10.1CUDA）CUDA版本为：10.1（这是我最后搭建好的版本，最开始为11.4）三、根据算力以及CUDA版本下载查看需要的pytorch版本。一、查看自己计算机的当前cuda版本以及gpu的算力。
确定可安装的CUDA版本
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vxgu86的博客
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查看实际安装的CUDA Toolkit版本：使用命令显卡驱动支持的最高CUDA版本：这可以通过nvidia-smi命令或NVIDIA控制面板查看，实际安装的CUDA Toolkit版本可以低于这个版本，但不能高于它。打开NVIDIA控制面板（右键桌面->NVIDIA控制面板），点击左下角的“系统信息”。切换到“组件”选项卡，在“3D设置”部分找到“NVCUDA64.dll”，其对应的产品名称后面会标注支持的最高CUDA版本。‌或者使用命令行：打开命令提示符（CMD）或PowerShell。
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