1 CUDA 対応 GPU
CUDA をサポートする NVIDIA Quadro および NVIDIA RTX
2 nvidia グラフィック カードに使用する CUDA バージョンを確認するにはどうすればよいですか?
公式 Web サイトで nvidia グラフィック カード ドライバーを確認してください。リンクは次のとおりです。
結果は次のようになります。対応するバージョンのグラフィックス カード ドライバーをダウンロードするだけです。
CUDAとGPUのバージョン対応
CUDA と GPU のバージョン対応 - cuda10 で開発したプログラムを新しいコンピュータで実行するとクラッシュすることは知っていますが、確認したところ、cuda10 は RTX 2080 のみをサポートしており、新しいコンピュータのグラフィックス カードが RTX 3080 Ti であることが原因でクラッシュすることがわかりました。解決策: cuda を最新バージョンにアップグレードします。CUDA でサポートされているグラフィックス カード モデルは以下にリストされています: CUDA SDK 1.0 は… 
https://zhuanlan.zhihu.com/p/544337083 CUDA ツールキット アーカイブ | NVIDIA 開発者CUDA ツールキット、GPU コンピューティング SDK、ドキュメント、および開発者ドライバーの以前のリリースは、以下のリンクを使用して見つけることができます。 以下のリストから必要なリリースを選択し、www.nvidia.com/drivers でハードウェア構成に適した最新の製品ドライバーhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3 GPUとCUDAの関係
GPU（Graphics Processing Unit）とCUDA（Compute Unified Device Architecture）
GPU は、グラフィックスおよび並列コンピューティング タスクを処理するために特別に設計されたハードウェア デバイスです。これは、複数の並列コンピューティング タスクを同時に実行できる、多数の小さな処理ユニット (ストリーム プロセッサまたは CUDA コアと呼ばれます) で構成されます。GPU の並列計算能力により、GPU は科学技術計算、機械学習、深層学習などの分野で広く使用されています。
CUDA は、NVIDIA によって開発された並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルです。これにより、開発者は GPU の並列コンピューティング機能を利用して、CUDA プログラミング言語 (C/C++ ベース) を使用して並列コンピューティング タスクを作成できます。CUDA は、開発者が GPU のコンピューティング リソースを効率的に利用できるようにする一連のライブラリとツールを提供します。
CUDA は計算タスクを多くのスレッドに分割し、これらのスレッドを GPU 上で同時に実行します。各スレッドは CUDA コアによって実行され、スレッド間の操作は CUDA プログラミング モデルの特定の関数を使用して調整および同期できます。
したがって、GPU はコンピューティング タスクを実行するハードウェア デバイスであり、CUDA は開発者が GPU の並列コンピューティング機能を活用してハイ パフォーマンス コンピューティングを行えるようにするプログラミング モデルおよびプラットフォームです。CUDA を通じて、開発者は並列コンピューティング タスクを作成し、CUDA 対応 GPU でこれらのタスクを実行できるため、コンピューティングを高速化し、コンピューティング パフォーマンスを向上させるという目標を達成できます。
+------------------+
| CPU |
+------------------+
|
v
+------------------+
| GPU |
+------------------+
|
v
+----------------------------------+
| CUDA Runtime |
| (cudart library) |
+----------------------------------+
|
v
+----------------------------------+
| CUDA Compiler Toolchain |
| (nvcc, CUDA libraries) |
+----------------------------------+
Nvidia グラフィック カード ドライバーと Cuda の間には 1 対 1 の対応関係はなく、Nvidia グラフィック カード ドライバーは Cuda バージョンの最小要件を満たす必要があるだけです。
4. グラフィックスカードドライバーのバージョンとCUDAのバージョンの対応
1コマンド ラインに[ nvidia-smi ]と入力して、現在のグラフィック カード ドライバーのバージョンと cuda のバージョンを表示します。
一般的に、ドライバのバージョンは CUDA をインストールする目的で決定されます。CUDA バージョンもここに表示されます: 11.4 これは、コンピューターにインストールできる最高のバージョンが 11.4 であり、それより低いバージョンの CUDA をインストールできることを意味します。
nvidia-smi
特定のバージョンとドライバーのバージョンの対応関係は次のとおりです。
5 CUDAのバージョンアップと互換性
まず、ハードウェア GPU が新しいバージョンの CUDA と互換性があるかどうかを確認します。
https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html 
https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html NVIDIA® CUDA® Toolkit は、デスクトップ、エンタープライズ、データセンターからハイパースケール コンピューティング環境まで、NVIDIA GPU によって高速化されるコンピューティング アプリケーションを構築するための開発ツールです。
これには、CUDA ランタイム (cudart) やさまざまな CUDA ライブラリとツールを含む CUDA コンパイラ ツールチェーンが含まれています。アプリケーションを構築するには、開発者はCUDA ツールキットをインストールし、必要なライブラリをリンクするだけで済みます。
CUDA アプリケーションを実行するには、システムにCUDA 互換の GPU と、アプリケーションの構築に使用される CUDA ツールキットと互換性のある NVIDIA ディスプレイ ドライバーが必要です。アプリケーションがライブラリの動的リンクに依存している場合、システムにはそれらのライブラリの正しいバージョンも必要です。CUDA コンポーネントは次のとおりです。
各 CUDA ツールキットには、便利な NVIDIA ディスプレイ ドライバー パッケージが付属しています。このドライバーは、このバージョンの CUDA ツールキットで導入されたすべての機能をサポートします。公式 Web サイトでツールキットとドライバーのバージョン間のマッピング関係を確認する必要があります。ドライバー パッケージには、ユーザー モード CUDA ドライバー (libcuda.so) と、アプリケーションの実行に必要なカーネル モード コンポーネントが含まれています。
通常、CUDA ツールキットをアップグレードするには、最新のツールキットとドライバーの機能を取得するために、ツールキットとドライバーを同時にアップグレードする必要があります。
CUDA アップグレード パスは次のとおりです。
6 CUDAに対応したグラフィックスカードドライバの最低バージョン要件（上記4と同様）
詳しいバージョンのリファレンス: CUDA 12.1 Update 1 リリース ノート
私たちがよく言う cuda バージョンとは何ですか?
cuda は GPU ドライバーではなく、nvidia cuda ツールキット ソフトウェア開発キットを指すとよく言われます...同様に、cuda バージョンは CUDA ツールキットのバージョンであり、グラフィック カード ドライバーのバージョンではありません。cudaアプリケーションを実行するには 2 つの前提条件
があることに注意してください: ① ハードウェア: cuda をサポートするグラフィック カード、明らかに ② ソフトウェア: cuda ツールキットと互換性のあるグラフィック カード ドライバー。互換性があり、特定のバージョンに対してコンパイルされたアプリケーションCUDA は、後続の (新しい)ドライバーバージョンでも引き続き動作します。
7 cuda と pytorch のバージョン間の対応:
公式ウェブサイトの問い合わせ:
