CUDA capability sm_86安装什么版本的conda

CUDA Capability SM_86对应的是NVIDIA GPU的一种型号，通常用于支持较旧但仍然常见的GPU，比如Tesla K80等。要安装能与其兼容的Conda环境，你需要首先确认你的操作系统（Windows、Linux或Mac OS），然后按照以下步骤操作：

1. **选择Conda环境**：由于SM_86比较老，可能不是所有最新版本的CUDA都有对应的驱动和Conda包。你可以考虑使用CUDA 9.x系列，它对一些旧设备有较好的支持。

2. **创建新环境**：在命令行里，打开Anaconda Prompt (Windows) 或者终端 (Linux/Mac)，输入：

   conda create -n cuda86 python=3.x cudatoolkit=9.x anaconda # 用实际版本号替换x

这会创建一个名为cuda86的新环境，并安装Python 3.x版本及相应的CUDA 9.x SDK。

3. **激活环境**：

   conda activate cuda86

4. **验证安装**：

   conda list | grep cudatoolkit

这将显示当前环境中CUDA的相关信息。如果你需要特定的库，可以在激活环境后安装它们，例如`conda install tensorflow-gpu=1.15` （假设你想要TensorFlow 1.x版本，因为该版本支持更广泛的硬件包括旧的SM_86）。

注意：请确保在使用前检查兼容性和文档，因为某些库可能不再支持CUDA 9.x或不直接支持SM_86架构。