如何判断CUDA版本兼容性

判断CUDA版本兼容性的方法主要包括以下步骤：

1. 查看NVIDIA显卡型号及其支持的最大CUDA版本：

• 使用命令 nvidia-smi 可以获取到GPU的相关信息以及其能够支持的最高CUDA版本。

1. 查看操作系统中的NVCUDA.DLL文件属性（适用于Windows平台）：

• 在系统目录下（如C:WindowsSystem32）或者特定应用程序指定路径内，右键点击NVCUDA.DLL文件并查看“详细信息”标签页下的产品版本字段，即代表本地存在之CUDA runtime API实现情况。

1. 使用官方文档：

• 访问深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的官方文档，查看它们分别针对哪些系列的CUDA进行了优化测试验证工作。

1. 使用Python代码检查PyTorch与CUDA的兼容关系：

import torch
print(f'PyTorch version: {torch.__version__}')
if torch.cuda.is_available():
print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}')
print(f'Number of available GPUs: {torch.cuda.device_count()}')
print(f'Current device: {torch.cuda.current_device()}')
else:
print('CUDA is not available.')

5. **检查已安装的CUDA版本**：
- 在命令行中输入 `nvcc --version` 来查看当前系统上安装的CUDA版本。
6. **对照目标框架需求挑选最终使用的具体版本号**：
- 参照深度学习框架发布的发行说明，明确指出他们分别针对哪些系列的CUDA进行了优化测试验证工作，并据此决定采用哪一个稳定可用且性能表现良好的组合搭配方案。
7. **验证CUDA安装**：
- 编译并运行CUDA示例代码，如 `deviceQuery`，以确保CUDA能够与GPU正确交互。
8. **检查CUDA驱动程序**：
- 确保NVIDIA驱动程序与CUDA版本兼容。可以通过NVIDIA控制面板或命令行工具 `nvidia-smi` 来检查驱动程序版本。