1.查看电脑与cuda适配版本 打开NVIDIA控制面板(桌面右键,打开NVIDIA控制面板->选择左下角的系统信息->组件): 我的cuda版本必须是11.5以上,因此去官网下载这个版本的cuda 2 下载cuda 进入官网:cuda官网下载链接打开官网如下: 找到对应版本,我的cuda版本只需要大于等于11.5.2就行,随便下一个。进入以下界面: 这个local...
首先查看电脑能支持的CUDA版本: nvidia-smi 1. 如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 : 当然也可以在NVIDIA控制面板查看:NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的,接下来进入官网下载想要的版本:链接:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择系...
1. CUDA 1.x,这个版本对应的是早期的NVIDIA GPU,如GeForce 8800 GTX等,计算能力较低,通常用于简单的并行计算任务。 2. CUDA 2.x,这个版本对应的是一些较早期的Tesla架构GPU,计算能力相对较高,支持一些新的特性和指令集。 3. CUDA 3.x,这个版本对应的是Fermi架构的GPU,引入了更多的并行计算特性和性能优化,适...
一、CUDA与Driver的对应版本 参考链接:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 二、cuda8.0与Linux系统以及GCC的对应关系 参考链接:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-linux/index.html 三、cuda9.0与Linux系统以及GCC的对应关系 参考链接:https://docs...
CUDA版本对应的cuDNN版本 CUDA 11.7 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.6 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.5 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.4 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.3 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.2 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.1 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.0 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 10.2 cuDNN 7.6...
1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。 2.CUDA及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充) 注:虽然有的卡CUDA版本可更新至新版本,且PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用,有可能是由于卡太旧的原因。
(1)指定CUDA Toolkit版本(推荐) 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。 运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。 此方法指定CUDA Toolkit版本后,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。 (2)指定PyTorch版本 ...
以前用cuda10开发的程序在新电脑上运行时会崩溃,检查后发现是cuda10只支持到RTX 2080,而新电脑显卡是RTX 3080 Ti,故而造成崩溃。解决方案:升级cuda到最新版。 下面列出CUDA支持的显卡型号: CUDA SDK 1.0 支持到 1.0 – 1.1 (Tesla) CUDA SDK 1.1 支持到 1.0 – 1.1+x (Tesla) ...
以下是CUDA 11.2与Linux和GCC之间的一个可能的版本对应关系示例表格: CUDA Version Linux Distribution GCC Version CUDA 11.2 Ubuntu 20.04 GCC 9.3.0 CUDA 11.2 CentOS 8 GCC 8.3.1 CUDA 11.2 Debian 10 GCC 8.3.0 CUDA 11.2 Fedora 33 GCC 10.2.1 请注意,这只是一个示例表格,实际的版本对应关系可能会因您...