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官方算力表：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute
https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/drivers/index.html#cuda-arch-matrix
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-803869.html
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported
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官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 以下是Pytorch和CUDA对应的版本 CUDA 环境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.9.0、1.10.0、1.
GPU、Cuda Driver和 Cuda Toolkit的图解关系 省流，简略版本 Nvidia Driver驱动 ：操作系统和硬件GPU进行沟通交互的程序，没这个驱动，GPU就是一个摆设，调用不起来，所以得先装这个。装了这个电脑就能用GPU了，但是深度学习搞不定。 CUDA Toolkit工具包 ：是基于驱动程序，用来实现
PyTorch版本 CUDA版本 1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1 9.2 1.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.0 10.0 1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.1 10.1 1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.1、1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.1、1.10.0、1.10.1、1.11.0、1.12.0、1.12.1 10.2 1.7.0、1.7.1 11.0 1.8.0、1.8.1、1.8.2、1.9.0、1.9.
cuda版本： 1.Nvidia控制面板里的cuda版本, 或使用nvidia-smi命令显示的cuda版本 是cuda的driver api版本 2.nvcc -V中的cuda版本，是cuda的runtime api版本，即cudatoolkit的版本 cudatoolkit的版本不能高于cuda driver api的版本，所以nvidia-smi的版本可以理解为所下载的cuda(即cudatoolkit)的最高版本 若nvcc
根据显卡型号、cuda版本确定英伟达驱动版本 能够支持某一型号的GPU的英伟达驱动是一定的，我们想使用的tensorflow版本也是已知的，该tensorflow版本依赖的cuda版本也是一定的。所以根据显卡型号和cuda版本可以确定显卡驱动。 参考链接： https://www.jianshu.com/p/7f6ae178121c https://bl
最近想要试一下tensorflow和mindspore的GPU版本，于是乎倒腾了一下电脑，想要看一下电脑是否支持GPU以及是哪一个版本 预备知识： 什么是GPU？ CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本 Cuda下载地址 当前最高版本的Cuda是12.1 我安装的就是这个版本 小提示：自定义安装可以只选择安装Cuda Runtime。Nvidia全家桶不必全部安装。把全家桶全部安装完直接系统盘占了6G，很大的。 Pytorch下载地址 我之前使用的是
我们通过Pytorch官网安装torch的时候，会发现常常由于网速问题安装不成功，下面提供一种简单的方法可以成功安装Cuda12.1，亲测有效。 目录 一、常规方法 二、有效方法 2.1 创建并激活虚拟环境 2.2 添加清华源 2.3 安装torch 通过Pytorch官网安装torch，网址链接如下：PyTorch 会
英伟达官方网址： Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com) https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 根据官方网址最新的对应关系如下： 查看自己的显卡驱动版本使用命令： 如果想要查看自己的显卡能安装的最新驱动，可以在这个网站查找： NVIDIA G
前期环境准备：anaconda、pycharm版本不作具体要求 windows10打开命令行 Windows用户: win+R - 输入cmd 然后点击“运行” - conda 检查是否conda安装成功 若没有安装好，则 安装conda Windows用户: win+R - 输入cmd 然后点击“运行” - 输入nvidia-smi 检查
