cuda cudnn对应关系
时间: 2025-01-20 17:50:32 浏览: 314
### CUDA 和 cuDNN 版本兼容性及对应关系
对于CUDA和cuDNN版本之间的兼容性和对应关系,了解两者如何协同工作至关重要。不同版本的CUDA通常会支持特定范围内的cuDNN版本,确保软件栈各层间的无缝协作。
#### 表格展示CUDA与cuDNN版本对应情况
| CUDA Version | Compatible cuDNN Versions |
|--------------|---------------------------|
| 12.x | 8.9, 8.8 |
| 11.8 | 8.7 |
| 11.7 | 8.6 |
| 11.6 | 8.5 |
| 11.5 | 8.4 |
| 11.4 | 8.3 |
| 11.3 | 8.2 |
| 11.2 | 8.1 |
| 11.1 | 8.0 |
| 11.0 | 7.6 |
上述表格展示了部分常见的CUDA版本及其对应的cuDNN版本[^1]。值得注意的是,随着新版本发布,旧版可能不再被官方推荐用于新的开发项目;然而,在某些情况下仍可继续使用以维持现有系统的稳定性。
为了获取最准确的信息,建议访问NVIDIA官方网站上的[CUDA Toolkit Release Notes](https://docs.nvidia.com/cuda/archive/)页面来查阅最新的文档和支持矩阵[^2]。
当涉及到具体应用框架如PyTorch或TensorFlow时,还需考虑这些库本身所依赖的具体CUDA和cuDNN组合。例如:
- PyTorch提供了详细的指南说明哪些CUDA/cuDNN版本与其各个发行版相匹配。
- TensorFlow同样在其安装指导中有提及关于GPU加速所需的最低CUDA和cuDNN要求[^3]。
因此,在选择合适的CUDA和cuDNN版本之前,应当先确认目标应用程序的要求,并据此做出最佳决策。
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