🔧 了解如何确保您的深度学习环境与 CUDA 兼容，以优化 GPU 计算性能
1. CUDA 版本兼容性
框架与 CUDA 版本匹配
- PyTorch v1.12 支持 CUDA 11.6
- TensorFlow 2.9 需要 CUDA 11.2 或更高版本
- 建议通过 NVIDIA 官方文档 确认最新兼容性列表
驱动版本要求
- 安装 CUDA 时需匹配对应 NVIDIA 显卡驱动版本（如 CUDA 11.6 需驱动 515+）
- 驱动版本过低可能导致无法调用 GPU 资源
2. 常见兼容性问题排查
⚠️ 遇到以下问题时，请检查：
- 是否安装了正确的 CUDA 工具包（CUDA 安装指南）
- 显卡是否支持 CUDA（如 NVIDIA Tesla V100/Vision 40 系列）
- 操作系统是否与 CUDA 兼容（Linux/Windows/macOS 支持列表）
3. 兼容性验证方法
✅ 通过以下命令验证 CUDA 是否正常安装：
nvcc --version
nvidia-smi
- 若输出包含 GPU 信息，说明驱动与 CUDA 兼容
4. 推荐配置
| 深度学习框架 | 推荐 CUDA 版本 | 对应驱动版本 |
|---|---|---|
| PyTorch | 11.8 | 525 |
| TensorFlow | 11.2 | 515 |
🔗 需要进一步了解如何安装 CUDA 工具包？请访问 /AI_Tutorials/Documentation/Deep_Learning/Installation_Guide
5. 兼容性工具推荐
📦 使用以下工具简化兼容性管理：
- CUDA Toolkit（官方下载）
- NVIDIA Docker（容器化部署）
📌 注意：CUDA 11.x 与 12.x 的 API 存在差异，升级时请参考官方迁移指南