autodl查询cuda

### AutoDL中的CUDA兼容性和配置

在AutoDL环境中，确保CUDA版本与所使用的硬件和软件栈相匹配至关重要。对于大多数现代GPU而言，支持的最低CUDA版本通常为9.0以上[^1]。

#### CUDA驱动程序安装
为了使AutoDL能够正常工作，在安装特定版本的CUDA之前，先确认已正确安装对应的NVIDIA驱动程序。可以通过命令`nvidia-smi`来验证当前系统的显卡驱动状态以及其是否能被识别[^2]。

#### 配置环境变量
设置合适的环境变量有助于让系统找到所需的库文件路径。这包括但不限于更新`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`以指向新安装的CUDA工具包目录：

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64\
                       ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

上述脚本假设安装的是CUDA 11.0版本；实际操作时应根据实际情况调整版本号[^3]。

#### 测试CUDA安装
完成所有必要的安装步骤之后，建议通过运行简单的测试程序如`deviceQuery`或编写一段简短的C++/Python代码来进行初步的功能检测，以此确保一切按预期运作[^4]。

#include <cuda_runtime.h>
int main() {
    int deviceCount;
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    printf("Number of devices: %d\n", deviceCount);
}