cuda toolkit版本
时间: 2023-09-27 08:10:02 浏览: 102
CUDA Toolkit 是 NVIDIA 的一个开发工具集,用于加速 GPU 计算。不同的 CUDA Toolkit 版本支持不同的 NVIDIA GPU 架构。您需要选择适合您的 GPU 的版本。
以下是一些常见的 CUDA Toolkit 版本及其支持的 GPU 架构:
- CUDA Toolkit 11.2:支持 NVIDIA GPU 架构 Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere
- CUDA Toolkit 11.1:支持 NVIDIA GPU 架构 Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing、Ampere
- CUDA Toolkit 11.0:支持 NVIDIA GPU 架构 Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing
- CUDA Toolkit 10.2:支持 NVIDIA GPU 架构 Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing
- CUDA Toolkit 10.1:支持 NVIDIA GPU 架构 Kepler、Maxwell、Pascal、Volta
请注意,这些版本适用于 Linux 和 Windows 操作系统。如果您使用的是 macOS,则需要查看适用于 macOS 的 CUDA Toolkit 版本。
相关问题
cudatoolkit版本
根据引用,可以通过以下几种方法来选择CUDA Toolkit版本:
1. 指定CUDA Toolkit版本:根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本,并根据需要选择合适的版本。例如,如果最高的CUDA Toolkit版本是11.4,你可以运行`conda install pytorch cudatoolkit=11.3 -c pytorch`来安装对应的CUDA Toolkit版本。这种方法会自动匹配合适的PyTorch版本。
2. 参考官方文档:如果上述方法没有你需要的版本,你可以参考官方文档来查找合适的版本。请注意,驱动是向下兼容的,决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。你可以使用`nvidia-smi`命令查询驱动版本。
3. 同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch:根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本,并根据表二查询合适的PyTorch版本。例如,如果需要安装CUDA Toolkit版本为11.3,PyTorch版本为1.11.0,你可以运行`conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch`来安装指定的版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系](https://blog.csdn.net/wxy2020915/article/details/126543594)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
cudatoolkit版本兼容
根据引用的内容,CUDA Toolkit版本兼容性可以总结如下:
- CUDA Driver版本(通过nvidia-smi命令查看)需要大于等于CUDA runtime版本(通过nvcc --version命令查看)。
- CUDA runtime版本需要大于等于CUDA Libraries版本(PyTorch附带下载的CUDA Toolkit版本)。
根据这些要求,可以确定兼容的CUDA Toolkit版本。请注意,高版本的底层通常兼容低版本的上层,但反之则不一定成立。因此,为了确保兼容性,需要选择合适的CUDA Toolkit版本,以满足上述要求。
例如,如果您的CUDA Driver版本是11.4,这意味着您的CUDA runtime版本应该是11.4或更低。然后,您可以通过访问PyTorch官方网站上的历史版本页面,找到附带小于等于11.4的CUDA Toolkit(不完整版)。
希望这能帮助您确定兼容的CUDA Toolkit版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions - CUDA 工具包和兼容的驱动程序版本](https://blog.csdn.net/chengyq116/article/details/93765723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [图文并茂讲解CUDA, CUDA Toolkit, CUDA Driver, CUDA Runtime, nvcc之间的关系及其版本兼容性](https://blog.csdn.net/tongjingqi_/article/details/129461512)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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