- 更新:2023-05-14 16:05:28
- 首发:2023-05-14 16:02:16
- 教程
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随着GPU计算能力的不断提升,CUDA(Compute Unified Device Architecture)已经成为了并行计算领域必不可少的工具。NVIDIA推出新版本的CUDA Toolkit时,开发者需要关注其下载地址。本文将向大家介绍CUDA Toolkit 11.7、11.8和12.1的官方下载地址。
- CUDA Toolkit 11.7: https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive
- CUDA Toolkit 11.8: https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
- CUDA Toolkit 12.1: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
CUDA Toolkit官方安装教程:CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)
在深度学习框架中,PyTorch是一个非常流行的选择。当使用PyTorch时,需要确保所安装的PyTorch版本与CUDA版本兼容。例如PyTorch2.0.1支持CUDA 11.7和CUDA 11.8,而PyTorch Preview (Nightly)支持CUDA 11.8和CUDA 12.1。请查阅官方文档获取详细的版本对应关系:https://pytorch.org/get-started/locally/
如果已经装错了PyTorch版本,可以使用--force-reinstall
和--no-cache
参数重装,例如需要在使用CUDA11.8的情况下重装PyTorch,请使用以下命令:
pip3 install --force-reinstall torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 --no-cache
此外,cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络库,可以进一步优化深度学习算法的性能。cuDNN的官方下载地址为:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 请注意,您可能需要先登录NVIDIA开发者账号才能访问。
如果运行torch
相关方法报错:CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device
,则可能你使用的显卡型号较老,预编译二进制未包含该型号,则需要先安装cuDNN、CUDA后手动编译PyTorch。
通过以上信息,您现在应该了解了CUDA Toolkit 11.7、11.8和12.1的官方下载地址以及如何与PyTorch配合使用。
暂无内容




谢谢,你写的最详细,也很有效的解决了撕裂问题
很棒的教程,比我之前配置ap的方式更优雅
这个问题应该是修改没有成功,可能与系统版本更新有关系。
没错,用批处理解决是非常合适的!
请在阿里云文档里面查找相应错误码