cuda11.1适配的pycuda版本

可以使用 PyCUDA 2021.1.2 版本，它已经适配了 CUDA 11.1。你可以通过以下方式安装 PyCUDA：

pip install pycuda

请注意，你需要先安装 CUDA 11.1 和对应的 cuDNN 库才能在 PyCUDA 中使用 CUDA 11.1。此外，还需要确保你的系统上已经安装了正确版本的 NVIDIA 驱动程序。

相关问题

cuda11.1怎么适配pycuda2020.1

首先，需要确保你的显卡支持 CUDA 11.1。然后，可以按照以下步骤安装适配于 CUDA 11.1 的 PyCuda 2020.1：

1. 安装 CUDA 11.1。可以从 NVIDIA 官网下载 CUDA 11.1 安装包，并按照官方文档进行安装。

2. 安装 PyCuda 2020.1。可以使用 pip 命令进行安装：

   pip install 'pycuda>=2020.1.1'

注意，需要使用大于等于 2020.1.1 版本的 PyCuda。

3. 配置 PyCuda。在安装完成后，需要配置 PyCuda 来使用 CUDA 11.1。可以在 Python 中执行以下代码：

   import pycuda.driver as drv
   drv.init()
   print('CUDA device(s):')
   for i in range(drv.Device.count()):
       print(drv.Device(i).name())

如果输出中包含您的显卡型号，则说明 PyCuda 已经成功适配了 CUDA 11.1。

注意：在安装 PyCuda 之前，需要确认已经安装了 NVIDIA 显卡驱动程序，并且与 CUDA 版本匹配。如果您的显卡不支持 CUDA 11.1，或者您的操作系统不支持 CUDA 11.1，则无法使用 PyCuda 2020.1。

cuda11.1适配什么版本torch

如果你使用的是 CUDA 11.1，你可以使用 PyTorch 1.7.0 或更高版本。具体地，如果你想使用 CUDA 11.1 GPU 加速，你需要下载对应的 PyTorch 1.7.0+cu111 版本。如果你只使用 CPU，或者使用其他版本的 CUDA，可以下载相应的 PyTorch 版本。你可以在 PyTorch 的官方网站（https://pytorch.org/）上查找并下载适合你的 PyTorch 版本。同时，如果你使用的是 NVIDIA 显卡，你还需要安装对应版本的 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。