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CUDA Toolkit 11.7、11.8与12.1官方下载地址
  •   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。

  1. CUDA Toolkit 11.7: https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive
  2. CUDA Toolkit 11.8: https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive
  3. 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--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。

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