如何确认CUDA Toolkit的兼容性

确认CUDA Toolkit兼容性可从以下方面入手：

1. 确认GPU架构与最低CUDA版本

根据GPU型号确定其架构（如Ampere、Ada Lovelace等），对应架构支持的最低CUDA版本可参考NVIDIA官方文档或表格：

• Ampere架构（RTX 30系列）：最低CUDA 11.1
• Ada Lovelace架构（RTX 40系列）：最低CUDA 11.8

1. 检查驱动版本与CUDA的匹配性

• 执行命令 nvidia-smi，查看驱动支持的最高CUDA版本（输出中的“CUDA Version”字段）。
• 确保驱动版本 ≥ 所需CUDA Toolkit的最低驱动版本（如CUDA 12.2需驱动≥535.54.03）。

1. 使用官方工具验证

安装NVIDIA提供的cuda-compat-toolkit，运行命令cuda-compat --check，检测组件间兼容性，输出是否缺少依赖或需调整版本。

1. 验证安装后的兼容性

• 在Python中执行import torch; print(torch.cuda.is_available())，确认CUDA可用。
• 检查CUDA版本是否与框架（如PyTorch、TensorFlow）匹配，可通过框架官网查看对应版本要求。

关键原则：驱动向下兼容，优先升级驱动至满足CUDA需求的最低版本，避免混用不同版本组件。