CUDA和cuDNN的版本之间存在一定的对应关系,每个cuDNN版本通常支持一个或多个特定的CUDA版本。这是因为cuDNN是专门为CUDA平台上的深度神经网络设计的加速库,它依赖于CUDA的底层功能来实现优化。为了确保兼容性和性能最优,用户需要根据其CUDA版本选择合适的cuDNN版本。 以下是一个关于CUDA与cuDNN版本对应关系的表格示例:...
我的CUDA可以是10.1版本,则torch1.4.0,torchvision0.5.0。 下载对应的cuDNN 通过网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10,查找与下载CUDA版本对应的cuDNN版本,如下: 我这里CUDA为10.1版本,则cuDNN选择下载v8.0.2版本,Windows10: 压缩包:cudnn-10.1-windows10-x64-v8.0.2.39 三...
绿框表示显卡驱动安装版本，红框表示能够支持的最高CUDA版本，也就是说你安装的CUDA版本不能高于这个。2...
但一般不建议使用最新版本的,因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载,所以最好选CUDA 12.0以前的一到两个版本,我这里选择的是CUDA 11.6,可以从pytorch官网(官网:https://pytorch.org/get-started/locally/)中可以看到,目前的CUDA版本一般是11.6和11.7(2023年1月9日)。
在安装PyTorch之前,了解其与CUDA和cuDNN的版本对应关系非常重要。不匹配的版本可能会导致运行错误或性能问题。以下是一些常见的PyTorch版本与CUDA和cuDNN的对应关系: PyTorch 0.4.0 - CUDA 9.0, cuDNN 7.0 PyTorch 1.0.0 - CUDA 9.2, cuDNN 7.2 PyTorch 1.2.0 - CUDA 10.0, cuDNN 7.6 PyTorch 1.4.0 - CUDA...
各版本 cuDNN 所需最小 CUDA 版本 cuDNN v8.4.0 (April 1st, 2022), for CUDA 11.6 cuDNN v8.4.0 (April 1st, 2022), for CUDA 10.2 cuDNN v8.3.3 (March 18th, 2022), for CUDA 11.5 cuDNN v8.3.3 (March 18th, 2022), for CUDA 10.2 ...
总结:CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。 (2)cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,注意,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。 总结:cuDNN与CUDA没有一一对应的关系 ...
CUDA版本、算力、驱动、cudnn版本对应 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/latest/reference/support-matrix.html 重点是看每个 cuDNN Support Matrix...
pytorch cudnn与cuda对应版本 包括4点: 1、安装Anaconda 2、安装CUDA 3、安装PyTorch 4、安装PyCharm 本次由于选择的PyTorch是1.4版本,支持的是CUDA10.1,所以CUDA安装的版本是10.1。 一、安装Anaconda 1、win10 Anaconda官网https://www.anaconda.com/distribution/如下图,选择...
一、CUDA和cuDNN对应版本 1.1 CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本 实时更新:CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GP...