cuda12.1
时间: 2025-05-04 18:46:03 浏览: 39
### CUDA 12.1 的安装与配置
#### 下载 CUDA 12.1
在 NVIDIA 官方网站上可以找到所需的 CUDA 版本。对于 Ubuntu 20.04 用户,推荐使用 "runfile (local)" 类型的安装包来避免覆盖已有的驱动程序。可以通过以下命令下载适用于 Linux 系统的 CUDA 12.1 安装文件[^1]:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
```
#### 配置 CUDA 12.1
完成下载后,需按照标准流程执行安装操作并设置环境变量。具体步骤如下所示[^2]:
- **运行安装脚本**
执行 `chmod` 修改权限,并通过 `sudo ./cuda_*.run` 启动安装向导。
- **修改环境变量**
编辑 `.bashrc` 文件以添加路径支持:
```bash
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
#### CuDNN 的集成
CuDNN 是深度学习框架的重要依赖库之一,在安装完成后可进一步优化性能表现。针对 CUDA 12.1,建议搭配 cuDNN 8.9.7 进行部署。解压后的文件应复制到 `/usr/local/cuda-12.1/` 路径下。
#### PyTorch 支持情况
如果目标平台涉及 Windows 或其他操作系统,则需要注意硬件兼容性和软件版本匹配关系。例如 Win11 上成功加载 PyTorch 并启用 GPU 加速的前提条件包括但不限于确认显卡驱动更新至最新状态以及验证本地是否存在对应版本号记录[^3]。
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否有可用GPU设备
print(torch.version.cuda) # 输出当前使用的CUDA版本信息
```
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