CUDA新旧版本之间的兼容性理解

一句话总结：新的CUDA的版本是兼容旧的CUDA版本，反之则不一定成立。

我系统的CUDA版本，用cmd+nvidia-smi命令查看

 

现在问题是我应该去PyTorch官网安装什么对应的版本的torch，才能够实现GPU调用。

 

虽然我的系统中安装的驱动程序是 CUDA 12.3，但安装支持 CUDA 12.1 的 PyTorch 版本应该是可以正常工作的，【这就是新兼容旧的含义】

CUDA 版本的兼容性

• CUDA 是向前和向后兼容的：这意味着，安装较新版本的 CUDA 驱动（例如 CUDA 12.3）时，较旧的 CUDA 版本（如 CUDA 12.1）依然可以正常运行。然而，安装一个支持更高 CUDA 版本（如 CUDA 12.4）的 PyTorch，可能会遇到兼容性问题，尤其是如果驱动版本与 CUDA 版本不完全匹配时。

  关键点：

  • 你的驱动是 CUDA 12.3。
  • 如果你安装的是 PyTorch 支持 CUDA 12.1（例如，cu121），这是完全兼容的，因为驱动版本向后兼容旧的 CUDA 版本。
  • CUDA 12.4 是在 CUDA 12.3 之后的版本，如果你的驱动是 12.3，理论上可能存在问题，因为 CUDA 12.4 可能需要更高的驱动版本（例如，支持 CUDA 12.4 的驱动），而你的驱动是 CUDA 12.3。

正确的安装版本

因为你的系统安装的是 CUDA 12.3 驱动，因此建议安装 CUDA 12.1 的 PyTorch 版本，因为它会确保兼容性并能正常工作。虽然 CUDA 是向后兼容的，但安装支持 CUDA 12.4 的 PyTorch 版本可能在驱动为 CUDA 12.3 时出现潜在问题，尤其是如果新版本的 PyTorch 依赖于更高版本的驱动支持。

安装建议：

• 推荐安装支持 CUDA 12.1 的 PyTorch 版本：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

 

• 不推荐直接安装 CUDA 12.4 版本的 PyTorch，除非你升级到支持 CUDA 12.4 的驱动。

总结：

• CUDA 12.1 的 PyTorch 版本适配 CUDA 12.3 驱动，是最稳定和兼容的选择。
• CUDA 12.4 的 PyTorch 版本虽然可以支持 CUDA 12.3 驱动，但如果驱动版本与 CUDA 12.4 不完全匹配，可能会遇到兼容性问题，最好避免这种选择。