cuda12.4 4090

CUDA 12.4 是 NVIDIA 的一个 CUDA 版本，它是 NVIDIA GPU 上的并行计算平台和编程模型。CUDA 12.4 提供了新的功能和增强，可帮助您加速应用程序，提高性能和效率。PyTorch 是一个开源的机器学习框架，它提供了在 GPU 上运行的张量计算和动态构建神经网络的能力。PyTorch 可以与 CUDA 12.4 配合使用，以在 NVIDIA GPU 上实现高效的深度学习训练和推理。 具体来说，CUDA 12.4 提供了对最新 NVIDIA GPU 架构的支持，包括 A100、A30 和 A10 等。此外，CUDA 12.4 还提供了新的 API 和工具，如 CUDA Graphs 和 CUDA Profiling Tools Interface (CUPTI) v14.0 等，可帮助开发人员更轻松地优化和调试 CUDA 应用程序。 PyTorch 支持 CUDA 12.4，并提供了 PyTorch CUDA 构建，以便在 NVIDIA GPU 上运行 PyTorch 计算。通过使用 PyTorch CUDA 构建，您可以利用 CUDA 12.4 中的优化来加速深度学习训练和推理。

### CUDA 12.4 安装配置与使用说明 #### 已知环境信息 当前的操作系统为 Ubuntu 22.04 LTS，显卡型号为 Geforce RTX 4060 Mobile，预装的 NVIDIA 驱动版本为 nvidia-550.120，目标安装的 CUDA 版本为 CUDA 12.4。此外，已安装 Anaconda 和 Python 3.11.11，并集成了 PyTorch 和 TensorFlow 的 GPU 支持。 #### 安装过程概述 为了完成 CUDA Toolkit 的安装，可以按照以下方式操作： 1. **下载安装包** 使用 `wget` 命令从官方站点获取本地安装器文件： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run ``` 2. **执行安装脚本** 获得安装文件后，需以超级用户权限运行该脚本： ```bash sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run ``` 此命令会启动交互式的安装向导[^1]。 3. **验证驱动状态** 如果仅安装了 CUDA Toolkit，则可能未自动更新 NVIDIA 驱动程序。这可能导致缺少必要的 CUDA Driver 组件来支持 GPU 加速功能[^2]。因此，在确认工具链可用之前，请确保驱动版本兼容（如 nvidia-550.x 系列）。 4. **设置环境变量** 将 `/usr/local/cuda-12.4/bin` 添加到系统的 PATH 中，并将库路径加入 LD_LIBRARY_PATH： ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 5. **测试安装有效性** 运行样例程序以检验是否正常工作。例如编译并执行设备查询示例代码： ```bash cd /usr/local/cuda-12.4/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery ``` #### 更新日志摘要 CUDA 12.4 主要改进包括但不限于以下几个方面[^4]: - 提升对 Ampere 架构的支持效率； - 新增针对特定深度学习框架优化的功能模块； - 解决若干前代版本中存在的性能瓶颈问题以及安全漏洞修复。 #### 注意事项 尽管上述流程适用于大多数情况下的标准部署场景，但在实际应用过程中仍可能存在个别差异化的调整需求。比如某些特殊依赖关系或者额外插件加载等情况都需要单独处理。 ---