在anaconda中如何下载并使用多个版本的cuda

在Anaconda中下载并使用多个版本的CUDA是一个相对复杂的过程，因为通常情况下，系统中只能安装一个版本的CUDA。但是，你可以利用虚拟环境来管理不同的CUDA版本。以下是一个基本的步骤指南：

1. 安装Anaconda或者Miniconda，如果你还没有安装的话。

2. 打开命令行界面，并创建一个新的虚拟环境，为不同的CUDA版本指定不同的环境名称。例如，如果你想要安装CUDA 10.0和CUDA 11.0，你可以这样创建环境：

   conda create --name myenv100 python=3.8
   conda create --name myenv110 python=3.8

3. 激活你想要安装特定CUDA版本的环境，例如myenv100：

   conda activate myenv100

4. 下载并安装对应版本的CUDA Toolkit。由于conda官方不直接提供CUDA Toolkit的安装包，你需要从NVIDIA官网下载安装包，然后从命令行安装。例如，对于CUDA 10.0，你可能需要执行：

   wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
   chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux
   ./cuda_10.0.130_410.48_linux

5. 在安装过程中，确保选择与你下载的版本相匹配的选项，并按照提示完成安装。

6. 安装完成后，退出该环境，并重复上述过程为其他CUDA版本创建并设置环境。

7. 当你想要使用特定的CUDA版本时，激活相应的环境即可。

请注意，直接从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit可能会引起系统中CUDA版本的冲突，因此建议在虚拟环境中进行操作。