3090ti安装cuda

### 安装适用于NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti的CUDA

对于配备有NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti显卡的设备，在安装CUDA时需注意该型号具有sm_86架构，这意味着并非所有的PyTorch版本都能兼容此硬件。为了确保顺利安装并使GPU能够被有效利用，建议遵循以下指导：

#### 验证系统环境准备情况
确认操作系统满足官方文档所列的要求，并且已正确安装了最新的驱动程序。

#### 下载合适的CUDA工具包
访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，选择与操作系统的匹配项下载相应版本的CUDA Toolkit。考虑到RTX 3090 Ti的需求，应优先考虑较新的CUDA版本，这些版本更有可能提供对最新一代GPU的支持[^1]。

#### 更新或重新安装PyTorch
由于默认通过pip安装的某些预编译版可能仅限于较低级别的计算能力（如sm_75），因此应当从源码构建或是寻找特定二进制文件来获取支持更高SM版本（即sm_86）的PyTorch发行版。可以通过conda渠道获得经过优化处理过的软件包，例如`pytorch-nightly`，它通常会更快地集成新特性以及修复潜在问题[^2]。

# 使用Conda安装带有CUDA 11.x支持的新版PyTorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia

#### 测试安装成功与否
完成上述步骤之后，可通过简单的Python脚本来验证一切正常工作：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
tensor_example = torch.tensor([1], device=device)
print(tensor_example.device)

如果输出显示CUDA可用并且指定了正确的设备，则说明安装过程顺利完成[^3]。