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[Python知识库]NVIDIA显卡,显卡驱动和CUDA版本之间的关系

NVIDIA显卡,显卡驱动和CUDA版本之间的关系

NVIDIA显卡:是一款硬件板子,主流是NVIDIA的GPU,深度学习本身需要大量计算。GPU的并行计算能力,在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。
显卡驱动:告诉计算机识别显卡硬件,调用其计算资源。
CUDA:是NVIDIA推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的。还有一个叫做cudnn,是针对深度卷积神经网络的加速库。

一.查看NVIDIA显卡及驱动

(1)通过NVIDIA显卡控制面板
打开英伟达的控制面板,点击“帮助”,再点击“系统信息”。
在这里插入图片描述
出现显卡硬件版本及驱动程序版本,点击“组件”。
在这里插入图片描述
出现CUDA版本
在这里插入图片描述
(2)通过cmd输入nvidia-smi
在这里插入图片描述
**

总结

**我的笔记本电脑配置:NVIDIA显卡硬件版本为:GTX 1650;当前显卡驱动程序版本为 :462.42;CUDA版本为:11.2。
意味着我笔记本当前的显卡驱动版本462.42最高支持的CUDA版本是11.2(11.2以下也是适配的)。可以查询NVIDIA显卡硬件版本GTX 1650所支持的最高显卡驱动版本,通过升级显卡驱动后,来支持更高的CUDA版本。

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加:2021-07-11 16:36:07  更:2021-07-11 16:38:26 
 
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