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Torch版本和CUDA版本需要匹配对应（⚠️非常重要！）

可以查看官网（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/），比如说

这里就是torch 2.9.0支持CUDA 12.6、12.8、13.0

同理Torch 2.8.0版本的支持关系：

总之我们可以直观地看出，Torch和CUDA版本支持是多对多的关系，PyTorch的每个版本都支持多个CUDA版本，而每个CUDA版本也可以被多个PyTorch版本支持。例如，PyTorch 2.9.0 支持 CUDA 12.6、12.8 和 13.0，而 CUDA 12.6 也被 PyTorch 2.8.0 和 2.7.1 等多个版本支持。

虽然存在多对多的关系，但并不是所有PyTorch版本都兼容所有CUDA版本。某些PyTorch版本可能只支持特定的CUDA版本。例如，PyTorch 1.0.1 不支持 CUDA 9.2。

如何为我们的GPU设备选择合适的CUDA版本和Torch版本？

1，先明确我们使用的是什么GPU？

这里默认我们使用的都是N卡，也就是NVIDIA GPU，并且已经安装了NVIDIA驱动程序，

那么我们可以直接使用

nvidia-smi

细节可以参考我之前的博客：nvidia-smi输出界面

我们只关注GPU型号、CUDA最高兼容版本；

比如说前面这张Google Colab申请到的Tesla T4卡，

还有我笔记本的RTX 5060

自用服务器端的RTX 4080

2，根据使用的GPU，在Nvidia官网查找对应的计算能力架构

每个GPU及计算能力（CUDA GPU Compute Capability ）之间的关系是一对多的，这个信息可以在Nvidia官网中查到：
https://developer.nvidia.com/cuda/gpus

CUDA GPU Compute Capability（简称“计算能力”，常缩写为 CC）是 NVIDIA 为其 GPU 定义的核心技术指标，本质是衡量 GPU 硬件对 CUDA 平台（NVIDIA 用于 GPU 通用计算的开发框架）支持程度的标准，直接关联 GPU 能实现的计算功能、性能上限及软件兼容性。

1. 核心作用：连接硬件与软件

计算能力的核心价值是为开发者和用户提供“硬件能力参照”：

• 对开发者：决定能使用的 CUDA 指令集、硬件特性（如张量核心、光线追踪核心、共享内存大小等）。例如，仅计算能力 7.0+ 的 GPU 支持 Tensor Core（用于 AI 加速），8.0+ 支持更高效的 FP8 精度计算。
• 对用户：判断 GPU 是否能运行特定软件（如 AI 训练框架、科学计算软件、3D 渲染工具）。多数专业软件会标注“最低支持 CC X.X”，例如 PyTorch 部分高级功能需 CC 7.5+。

2. 数值含义：主版本+次版本

计算能力以“X.Y”形式呈现（如 8.9、12.0），数字对应硬件架构的代际与功能升级：

• 主版本（X）：代表 GPU 核心架构的代际，每代主版本对应全新的硬件设计（如架构名称从 Kepler、Pascal 到 Ampere、Hopper、Blackwell），直接决定核心计算单元、内存带宽等基础能力。
  例：CC 8.X 对应 Hopper 架构（如 H100 GPU），CC 12.X 对应最新的 Blackwell 架构（如上面图中第一行提供的 RTX PRO 6000 Blackwell）。
• 次版本（Y）：代表同架构下的功能增量升级，通常优化细节特性（如新增指令、提升内存效率），不改变核心架构。
  例：CC 8.0（Hopper 基础版）与 8.9（Hopper 优化版）同属 Hopper 架构，但 8.9 可能支持更多硬件加速特性。

3. 与上图中所列出的 GPU 列表的关联

上面截图中列出的那么多NVIDIA GPU 型号（如 GeForce RTX 5090、Jetson T5000、GB10 等），每款都对应唯一的计算能力：

• 新架构 GPU 对应更高 CC：如 Blackwell 架构的 RTX PRO 6000 标注为 12.0，是目前最高代际；Hopper 架构的 H100 为 8.0，Ampere 架构的 RTX 3090 为 8.6。
• 不同产品线（专业卡/消费卡/嵌入式卡）CC 规律：
  • 专业卡（如 RTX PRO 系列、A100、H100）：CC 通常更高，侧重稳定支持专业计算（如 12.0、8.0）；
  • 消费卡（如 GeForce RTX 40/50 系列）：CC 略低于同代专业卡，但满足主流计算需求（如 RTX 4090 为 8.9，RTX 5090 预计对应更高 CC）；
  • 嵌入式卡（如 Jetson T5000）：CC 适配低功耗场景，数值与同代桌面卡接近但优化能效（如 Jetson T5000 可能对应 CC 10.X）。

4. “Legacy GPU”的补充说明

然后上面列出的GPU提到了一个“Legacy CUDA GPU Compute Capability”（legacy 旧代），指不再更新主流 CUDA 支持的老旧 GPU（如架构停留在 Kepler、Maxwell 的 GPU，CC 低于 5.0）。
这类 GPU 虽仍可运行基础 CUDA 程序，但无法支持新 CUDA 版本的高级功能，NVIDIA 也不再为其提供新驱动的计算功能更新，仅保留基础兼容性。

然后具体页面的话参考：https://developer.nvidia.com/cuda/gpus/legacy

现在回过头看：

计算能力架构版本号是12.0，对应sm_120

计算能力架构版本号是8.9，对应sm_89，8是主版本号，9是次版本号

3，依据计算能力及CUDA版本之间的关系，找到可用的CUDA版本

一般来说，CUDA版本越高，支持的最高计算能力就越高，

CUDA版本 / 架构-计算能力兼容图，这个我google了很多，一直没有找到一个全面的GPU算力与CUDA版本对应关系来源。

这是英伟达官方的：https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/drivers/cuda-toolkit-driver-and-architecture-matrix.html

下面这个是wiki中的（需要注意信息来源是否可靠！）

https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported

其中，最左边的一列为CUDA版本，最上面一行为架构。绿色部分代表兼容。

总而言之，我们前面nvidia-smi可以获取CUDA最高兼容版本的信息，再配合这里的信息，我们总能够找到合适的候选CUDA版本

4，依据我们要安装的PyTorch版本查找对应的CUDA版本

参考：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

就是前面提到的版本多对多的问题

因为实际情况中，我们可能已经有torch版本的限制条件在先了，比如说要复现其他人的代码库等等，

这个时候我们是按照Torch版本为前提去寻找所对应的CUDA版本

5，将上面两个部分的CUDA（3和4）取交集，即为合适的CUDA版本

6，依据PyTorch和CUDA版本，查找合适的pip或conda安装命令

• 如果指定了Torch版本，那么我们按照5获取合适CUDA版本
• 如果我们先找到了合适的CUDA版本，再按4找可行的Torch版本

然后安装命令的话，同样参考：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

一般来说，如果使用最新的PyTorch版本，选择PyTorch官网上最新的CUDA版本即可，参考：https://pytorch.org/get-started/locally/

然后这里我之所以没有提怎么安装CUDA，是因为现在安装torch会自带cuda和cudnn，但是需要提前手动安装显卡的驱动(如果没有的话)。

PyTorch 提供了带有 CUDA 和 cuDNN 支持的预编译版本，用户可以在安装 PyTorch 时选择带有特定 CUDA 版本的安装包，就是前面安装命令那里一长串的index-url。

当然如果需要手动安装CUDA toolkit的话，参考https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。

如果两边都装了，细节上用的是哪一个还是需要注意一下的：

实操例子

我手头上的一个小主机例子，

RTX4080，CUDA最高兼容版本12.4

然后就是查看计算架构：

可以看官网，也可以参考一些其他网站，此处我参考：

https://www.techpowerup.com/gpu-specs/geforce-rtx-4080.c3888

然后和前面说的对应表格：

所以我这里初步CUDA：11.8——12.4，然后去看torch version和CUDA version官网的说明，

我这里稍微看了下，支持11.8——12.4范围的，CUDA11.8的最高Torch版本是V2.7.1，

然后命令的话其实下面的已经列出来了

CUDA 12.4的最高Torch版本是V2.6.0

剩下的CUDA 12.1的最高Torch版本为V2.5.1

其实看了一圈，CUDA 11.8——12.4范围内的，也就11.8、12.1、12.4这3个版本

因为我们这里暂时没有项目依赖关系，所以我们没有限制Torch版本。

所以这里我们会遇到到底是优先CUDA版本高还是优先Torch版本高的选择困难症。

简单来说，在选择优先级上：
PyTorch 功能需求（要不要最新版本）> 2. GPU 硬件支持的 CUDA 上限 > 3. CUDA 版本高低。
这个选择的核心原则是：优先满足项目对PyTorch功能的需求，再匹配兼容的CUDA版本，因为PyTorch是我们直接使用的框架，CUDA本质是为PyTorch提供GPU加速的底层工具，工具要适配框架，因为框架是核心，不能反过来说框架要适配工具。

然后Torch的话，一般新Torch、高版本的，肯定会有新的功能，新的API之类，这个比较关键。

两种极端情况就是：

• 高 CUDA 版本，但无最新 PyTorch：放弃高 CUDA，选能装最新 PyTorch 的低 CUDA（前提是你需要最新 PyTorch 功能）
• 低 CUDA 版本有高 PyTorch，但 GPU 支持高 CUDA：若不需要最新 PyTorch，选高 CUDA + 兼容的 PyTorch 版本；若需要，选低 CUDA + 高 PyTorch

那么对应我们这里的情况，就是不指定 PyTorch 版本，只匹配 CUDA 版本：比如说我们只知道CUDA在11.8、12.1、12.4这3个中选，但是11.8能够匹配上V2.7.1的Torch，所以我们优先Torch V2.7.1 + CUDA 11.8

当然，如果我们没有按照上面这种方式一步一步找清楚的话，比如说我就是只知道我CUDA要选11.8，那么能不能让pip优先找PyPI或者其他源中最新的Torch稳定版呢？

其实是能的。

• 不指定 PyTorch 版本，只匹配 CUDA 版本，命令的核心逻辑是：让 pip 自动匹配当前 CUDA 版本支持的最新 PyTorch 版本

-U（–upgrade）：强制升级到符合条件的最高版本。如果本地已经装了低版本的 PyTorch，会替换成最新的兼容版；如果没装，直接装最新兼容版

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -U

那反过来，另外一种情况是，我只知道我要指定安装的Torch版本是多少多少，或者我要复现的某篇顶会上某个期刊上其他人是用了Torch version多少多少（前面我们说了Torch是框架，不同版本有不同API，所以我们其实更关注Torch，再CUDA能底层加速即可，所以我们一般复现的时候更在意Torch照猫画虎）。

那这种情况下，我们只知道Torch版本是多少，我们其实是没有办法自动匹配“指定PyTorch版本对应的最高且兼容CUDA版本”，
因为说到底CUDA是需要我们手动安装在系统中的底层工具，不是通过pip随PyTorch等安装的。

那么我们就需要前面那种一步一步慢慢找适配的解决方案了，就是先查兼容表——》手动安装CUDA——》pip装对应PyTorch，

也就是查该 PyTorch 版本支持的 CUDA 版本范围（每个 PyTorch 版本都有官方明确支持的 CUDA 版本列表），检查我们的 GPU 是否支持这个最高 CUDA 版本（如果前面步骤查到的最高 CUDA 版本超过我们 GPU 的硬件上限，也就是nvidia-smi所显示的最高兼容版本，就选 GPU 支持的最高 CUDA 版本）——》然后再从NVIDIA官网下载并安装我们选定的CUDA版本，当然这里装的是系统CUDA，不是指PyTorch自带的运行库——》我们最后还是用–index-url 指定对应 CUDA 标签，安装 PyTorch

总之，回到我们的问题，我们这里就使用如下命令

# CUDA 11.8 pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

然后每次安装成功之后可以稍微检查一下

importtorch# ===================== 1. 检查 PyTorch 核心版本 =====================print(f"PyTorch 版本:{torch.__version__}")# ===================== 2. 检查 CUDA 相关信息 =====================print("\n===== CUDA 配置检查 =====")# 检查 CUDA 是否可用（驱动+GPU 支持）print(f"CUDA 是否可用:{torch.cuda.is_available()}")iftorch.cuda.is_available():# CUDA 版本（PyTorch 编译时对应的 CUDA 版本）print(f"PyTorch 编译的 CUDA 版本:{torch.version.cuda}")# GPU 数量与名称gpu_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用 GPU 数量:{gpu_count}")foriinrange(gpu_count):print(f"GPU{i}名称:{torch.cuda.get_device_name(i)}")print(f"GPU{i}计算能力:{torch.cuda.get_device_capability(i)}")else:print("警告: 未检测到可用 CUDA，将使用 CPU 训练（速度较慢）")

然后一些其他的小细节：

做计算生物的人，可能习惯就是：conda 创建虚拟环境 → 激活环境 → 安装 PyTorch，总体上是没问题的，隔离不同项目的依赖冲突是下意识的习惯，

只是留意一下Python版本和PyTorch版本的兼容问题，就把它当成类似于numpy或者sklearn或hicexplorer一样，一个库需要特定版本的Python解释器，稍微注意一下。另外优先用 pip 装 PyTorch，别用 conda install torch

参考：

https://stackoverflow.com/questions/77068908/how-to-install-pytorch-with-cuda-support-on-windows-11-cuda-12-no-matching

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/633473214