cuda verison 和cuda toolkit version

yuweififi

于 2025-04-08 16:58:36 发布

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文章标签： linux 人工智能运维

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuweififi/article/details/147072285

版权

1. Check CUDA Version (Driver API)

nvidia-smi

Look for the CUDA Version field in the output (this shows the maximum CUDA version supported by your driver, not necessarily the installed toolkit version).

2. Check Installed CUDA Toolkit Version

nvcc --version

This shows the CUDA Toolkit version installed (11.3 in this case).

3. 两者关系总结

项目	CUDA Driver API Version (`nvidia-smi`)	CUDA Toolkit Version (`nvcc`)
来源	NVIDIA 显卡驱动	CUDA 开发工具包（如 `nvcc`）
作用	决定能运行的最高 CUDA 程序版本	决定编译和开发时使用的 CUDA 功能
版本要求	Toolkit 版本 ≤ Driver 版本	必须匹配或低于驱动支持的版本
升级方式	升级显卡驱动	单独安装新版本 CUDA Toolkit

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【一文梳理】CUDA Toolkit版本，pytorch版本，硬件支持的最高CUDA Toolkit的关系

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其中我们要选择的就是CUDA Toolkit的版本，这里我选择了11.8，高于我现在安装的CUDA Toolkit的版本11.2，所以这样是不可以的，我需要选择一个可以适配低于CUDA Toolkit 11.2的torch。在使用GPU进行深度学习的过程中，我们免不了与pytorch打交道，这时候就需要根据我们现有的硬件，选择版本合适的CUDA Toolkit，进而选择版本合适的pytorch。实际安装的CUDA Toolkit的版本要低于或者等于硬件支持的最高的CUDA Toolkit的版本。

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模型训练首先小白需要安装GPU版的pytorch 便于自己方便也为了给后面的人一些指导特意写下关于NVIDIA的总结。首先需要安装NVIDIA的驱动程序具体安装请参考： windows参考： https://blog.youkuaiyun.com/fengxinzioo/article/details/105646969?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Ed

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