CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表

一般而言,不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本,具体的对照关系如下:

如下链接对应了官方的版本要求说明:

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

一般安装显卡驱动版本一般有如下两种方式:

前提需要查询对应直自己机器的显卡驱动版本,查询链接如下:

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

安装方式如下:

1、sudo apt-get install nvidia-430

2、下载.run文件离线安装

sudo service lightdm stop

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.14.run

sudo service lightdm start

 

### CUDA 不同版本及其对应的系统和驱动版本要求 CUDA 是由 NVIDIA 提供的一个并行计算平台和编程模型,用于加速 GPU 上的任务。不同版本CUDA 工具包对其运行环境有特定的要求,包括操作系统和支持的显卡驱动版本。 #### 1. CUDA 和 显卡驱动版本的关系 为了使 CUDA 应用程序正常运行,需要满足两个条件: - **硬件支持**:必须有一张支持 CUDA 的显卡。 - **软件支持**:安装与 CUDA 工具包兼容的显卡驱动程序。 每个 CUDA 版本都会指定其所需的最低显卡驱动版本[^1]。例如,在较新的 CUDA 发布说明中提到,某些功能可能仅在更高版本驱动下可用。因此,开发者需确保使用的驱动版本不低于官方文档中的推荐值[^3]。 #### 2. 常见 CUDA 版本对应需求 以下是部分常见 CUDA 版本与其所需的操作系统和驱动版本: | CUDA Version | Minimum Driver Version (Windows/Linux) | Supported OS Versions | |--------------|----------------------------------------|-----------------------| | CUDA 12.3 | Windows: 538.90<br>Linux: 535.74 | Windows 10/11, Ubuntu 20.04+, CentOS/RHEL 8.x+ | | CUDA 12.2 | Windows: 526.90<br>Linux: 525.60 | Windows 10/11, Ubuntu 18.04+/20.04+, CentOS/RHEL 7.x+ | | CUDA 11.8 | Windows: 471.41<br>Linux: 470.57.01 | Windows 10, Ubuntu 18.04+/20.04+, CentOS/RHEL 7.x+ | | CUDA 11.2 | Windows: 456.71<br>Linux: 460.32 | Windows 10, Ubuntu 18.04+/20.04+, CentOS/RHEL 7.x | 上述表格基于最新的发布记录整理而成。如果需要更详细的映射表,可以访问[NVIDIA 官方 CUDA Toolkit Archive 页面](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)[^4]。 #### 3. PyTorch 中 CUDA 的使用注意事项 PyTorch 使用的是编译时绑定的 CUDA 版本,这意味着它会依赖于构建时所选的 CUDA SDK 版本。通常情况下,PyTorch 所需的 CUDA 版本应该低于或等于实际安装的 CUDA Runtime 版本[^2]。例如: - 如果安装了 `torch==2.0` 并选择了 `cu118` 构建,则该版本的 PyTorch 将期望至少有一个能够支持 CUDA 11.8 的驱动环境。 - 若尝试混合不匹配的 CUDA驱动组合,可能会遇到加载失败或其他异常行为。 #### 4. 总结 对于希望部署 CUDA 程序或者利用深度学习框架(如 PyTorch)进行训练的研究者来说,理解各个组件间的相互依存关系至关重要。始终建议查阅最新发布的 [CUDA Release Notes](https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-release-notes/index.html),以获取最精确的信息关于当前发行版的支持范围。 --- ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"Current CUDA version detected by Torch: {torch.version.cuda}") ``` 通过以上脚本可以帮助确认本地环境中已启用的具体 CUDA 版本情况。
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