1、二分天下
NVIDIA（英伟达）公司非常成功的将PhysX物理引擎，通过CUDA技术与Geforce显卡相结合，诞生了nVIDIA PhysX物理加速技术。
为了与之竞争，AMD推出了基于AMD APP技术的“开放物理计划”与之抗衡。开放物理计划联合了Havok、Bullet和Pixelux DMM三种物理引擎，基于OpenCL标准和AMD APP技术，将AMD GPU中强大的并行计算能力运用到游戏中去加速物理计算。同时开放物理计划也贯彻了Fusion理念，由CPU+GPU联合进行物理计算，GPU负责柔性材料模拟、流体模拟、爆炸模拟等大计算量的物理模拟计算。
2、只选其一
如果显卡是NVIDIA（英伟达），pytorch要使用显卡的话需要安装NVIDIA的驱动，然后根据NVIDIA官网下载相应的：cuda（CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads）cudnn（NVIDIA cuDNN）需要注册然后根据installation guide进行安装。接下来再安装pytorch。见Pytorth简介、安装。
我的显卡是AMD，只好跟CUDA说byebye
ROCm的英文全称Radeon Open Compute platform， 目标是建立可替代 CUDA 的生态。ROCm 和CUDA 最大的区别在于其开放性，ROCm希望能在各种不同的硬件上运行，同时 ROCm 完全开源
ROCm 生态系统支持多种开源技术，包括框架 (Tensorflow / PyTorch)、库 (MIOpen / Blas / RCCL)、编程模型 (HIP)、互连 (OCD) 和 Linux® Kernel 上游支持。