详解Windows 11 上CUDA 与 PyTorch 版本的兼容性
引言
在使用 NVIDIA GPU 的 Windows 11 系统上，理解 CUDA 版本和 PyTorch 的兼容性是至关重要的。nvidia-smi 命令提供了驱动支持的 CUDA 版本信息，但这与实际安装的 CUDA Toolkit 版本并不相同。本文将详细解释这两者的区别，并指导你如何检查和设置正确的 CUDA 版本以确保 PyTorch 能够正常运行。
nvidia-smi 显示的 CUDA 版本
当你在 Windows 11 上运行 nvidia-smi 命令时，如果看到类似以下输出：
CUDA Version: 12.6
这表示你的 NVIDIA 驱动程序支持 CUDA 12.6 版本。但请注意，这并不等同于你当前安装的 CUDA Toolkit 版本。
1. nvidia-smi 显示的 CUDA 版本
nvidia-smi 显示的 CUDA 版本是指你的 GPU 驱动程序支持的最高 CUDA 版本。即使你的驱动支持 CUDA 12.6，你可能安装了一个较低版本的 CUDA Toolkit（例如 CUDA 11.8），这两者是相互独立的。
2. 查看实际安装的 CUDA Toolkit 版本
要查看实际安装的 CUDA Toolkit 版本，你需要运行以下命令：
nvcc --version
这将显示你当前系统上安装的 CUDA 编译器（nvcc）的版本信息，例如：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Tue_May_23_19:36:34_PDT_2023
Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.91
这才是你当前系统上安装的 CUDA 工具包的版本。
3. 理解两者的关系
- nvidia-smi 的 CUDA Version：这是你的 GPU 驱动程序支持的最高 CUDA 版本，代表你的驱动程序可以与这个版本的 CUDA 程序兼容。
- nvcc --version：这是你当前系统上安装的 CUDA 工具包的版本，你需要确保这个版本与
nvidia-smi显示的支持版本相匹配，以确保 CUDA 程序能够正常编译和运行。
4. 如何升级 CUDA Toolkit
如果你需要升级 CUDA Toolkit，可以从 NVIDIA CUDA Toolkit 官网 下载合适的版本，并按照步骤安装。
5. 驱动与 CUDA Toolkit 的兼容性
请确保你的 GPU 驱动程序版本支持你安装的 CUDA Toolkit 版本。通常，新的 CUDA Toolkit 需要较新的驱动程序支持。
CUDA Toolkit 与 torch.version.cuda 的关系
CUDA Toolkit 的版本和 torch.version.cuda 是紧密相关的，但它们并不完全相同。以下是这两个概念的区别和联系：
1. CUDA Toolkit
- CUDA Toolkit 是 NVIDIA 提供的开发工具包，包含了用于开发 CUDA 应用程序的所有工具，包括编译器 (nvcc)、库（如 cuBLAS、cuDNN、cuFFT 等）和调试工具等。
- CUDA Toolkit 的版本定义了你可以使用的 CUDA 编译器和库的版本。
2. torch.version.cuda
torch.version.cuda是 PyTorch 提供的一个属性，显示的是当前 PyTorch 构建时使用的 CUDA 版本。- PyTorch 自带了 CUDA 库，因此
torch.version.cuda显示的版本是 PyTorch 内部使用的 CUDA 版本，而不一定与系统上安装的 CUDA Toolkit 版本一致。
3. 两者的关系
- 独立性：PyTorch 的 CUDA 支持与系统上是否安装了 CUDA Toolkit 没有直接关系。即使你没有安装 CUDA Toolkit，只要你安装了支持 CUDA 的 PyTorch，它依然可以使用 GPU 进行加速。
- 兼容性：如果你同时使用 PyTorch 和 CUDA Toolkit，那么你应该确保 PyTorch 的 CUDA 版本与系统上安装的 CUDA Toolkit 版本兼容。
4. 如何检查 CUDA Toolkit 和 PyTorch 的 CUDA 版本
-
检查系统上安装的 CUDA Toolkit 版本：
nvcc --version或者：
cat /usr/local/cuda/version.txt -
检查 PyTorch 使用的 CUDA 版本：
import torch print(torch.version.cuda)
5. 安装 PyTorch 时的 CUDA 版本选择
当你安装 PyTorch 时，你可以选择不同版本的 CUDA 支持。例如，使用 pip 安装时，你可以指定要安装的 CUDA 版本：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
或者：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
这些命令会安装已经编译好的 PyTorch 包，其中包含了相应版本的 CUDA 库。
6. 常见误区
-
误区 1：“我必须安装 CUDA Toolkit 才能使用 PyTorch 的 GPU 加速。”
- 事实：如果你只是使用 PyTorch，并不需要 CUDA Toolkit，因为 PyTorch 会自带所需的 CUDA 运行时库。只有当你需要编译自定义的 CUDA 扩展时，才需要安装 CUDA Toolkit。
-
误区 2：“torch.version.cuda 会显示我系统上安装的 CUDA Toolkit 版本。”
- 事实：
torch.version.cuda显示的是 PyTorch 构建时所使用的 CUDA 版本，而不是系统上安装的 CUDA Toolkit 版本。
- 事实：
7. 编译自定义 CUDA 扩展时的注意事项
如果你需要编译自定义的 CUDA 扩展模块，通常需要安装与 torch.version.cuda 对应的 CUDA Toolkit 版本。否则，编译过程可能会出现版本不兼容的问题。
总结
- CUDA Toolkit 是用于开发和编译 CUDA 应用的工具包，包含 CUDA 编译器和各种库。
torch.version.cuda显示的是 PyTorch 自带的 CUDA 运行时版本，表示 PyTorch 编译时使用的 CUDA 版本。- 这两者是相互独立的，但如果你需要编译自定义的 CUDA 扩展，最好确保 PyTorch 使用的 CUDA 版本与系统安装的 CUDA Toolkit 版本一致。
希望这篇文章能帮助你更好地理解 CUDA 版本和 PyTorch 的兼容性问题。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时在评论区提问。
