系统环境和虚拟环境CUDA

### 系统环境与虚拟环境中 CUDA 的配置区别 #### 虚拟环境中的 CUDA 配置特点在虚拟环境中配置 CUDA 可以为不同的项目提供独立的依赖管理，避免不同版本之间的冲突。使用 Conda 或者 Pip 创建并激活特定的 Python 环境之后，在该环境下安装所需的 CUDA 和 cuDNN 版本[^1]。对于基于 Conda 的方法来说，可以通过 `conda create` 命令来建立新的环境，并指定包含所需库的一系列包名及其版本号；而对于 Pip，则通常先创建一个基础的 Python 环境再单独下载对应的二进制文件或轮子(wheel)[^3]。 ```bash # 使用 conda 创建带有 PyTorch 和 CUDA 支持的新环境 (假设目标为 CUDA 11.8) conda create --name myenv python=3.9 pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch ``` #### 系统级 CUDA 安装的特点相比之下，当直接在操作系统级别上部署 CUDA 工具链时，这会影响到整个系统的全局设置以及所有应用程序共享相同的驱动程序和运行时组件。这意味着一旦完成这样的安装操作后，任何后续新增加的支持 GPU 加速的应用都将默认继承这套固定的软件栈特性[^2]。这种做法虽然简化了一些方面的工作流程——比如无需重复处理相同类型的依赖关系问题——但也带来了灵活性上的损失：如果多个应用之间存在不兼容的情况或者需要测试新旧版次间的性能对比实验的话，那么就不得不面对更复杂的调整过程甚至可能引起系统不稳定的风险。 #### 注意事项 - **路径变量**：无论是在系统层面还是隔离出来的沙盒里边加载 CUDA 库之前都应当确认 `$PATH` 和 `$LD_LIBRARY_PATH` 正确指向了所期望的位置。 - **显卡驱动匹配度**：确保已安装好的图形处理器固件能够良好协作于选定版本的 CUDA SDK 上面，因为两者间存在着严格的对应表单。 - **Python 解释器关联性**：特别是在采用 venv/pip 方式构建局部空间的情况下，要特别留意让内部使用的解析引擎能顺利找到外部链接过来的功能模块。

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