cuda12.6
时间: 2025-03-09 12:13:47 浏览: 108
### CUDA 12.6 下载与安装指南
#### 下载 CUDA 12.6
NVIDIA 开发者网站提供了 CUDA Toolkit 12.6 Update 3 的下载链接[^1]。访问该页面可以选择适合的操作系统、架构和其他必要参数来获取对应的安装包。
#### 安装 CUDA 12.6
对于 Ubuntu 系统下的具体操作流程如下:
- **准备工作**
- 更新现有软件包列表并升级已安装的软件包。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
```
- **安装依赖项**
需要先确保系统中有必要的开发工具和库,比如 `build-essential` 和 `libssl-dev` 等。
```bash
sudo apt-get install build-essential libssl-dev
```
- **添加 NVIDIA 软件源**
可以通过官方提供的 .deb 文件或者直接使用命令行方式加入 PPA 源。
```bash
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
```
- **实际安装过程**
使用 APT 命令来进行 CUDA 工具链的整体部署。
```bash
sudo apt-get install cuda
```
完成上述步骤之后,还需要设置环境变量以便于后续调用 CUDA 编译器 nvcc 或其他组件。这通常涉及到修改用户的 `.bashrc` 文件,在其中追加路径声明语句[^2]。
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
最后重启计算机使更改生效,并验证安装情况。
```bash
nvcc --version
```
如果一切正常,则会显示当前使用的 CUDA 版本号为 12.6。
#### 关联 PyTorch 的注意事项
值得注意的是,PyTorch 对 CUDA 存在一定的向下兼容特性;也就是说,较高版本的 CUDA 支持较低版本编译构建出来的 PyTorch 库。因此,当本地已经存在较新的 CUDA 12.6 时,可以选择安装支持更低 CUDA 版本(如 CUDA 11.x)的 PyTorch 发布版而不必担心不匹配的问题[^3]。为了确认 GPU 加速功能是否可用,可以在 Python 解释器内部执行简单的测试脚本来检查 `torch.cuda.is_available()` 函数的结果,若返回 True 则表明配置无误[^4]。
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