英伟达CUDA与驱动的对应关系
一、CUDA是什么？为什么要装英伟达驱动
**CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU显卡进行通用计算**。CUDA的核心在于并行处理，能够将复杂的计算任务分解成成千上万个小任务，同时分配给GPU的多个CUDA核心执行，从而大幅提升计算速度。
CUDA框架包含数学库、并行算法、图像和视频库、通信库、深度学习库和合作伙伴基于英伟达接口开发的库。
①数学库： GPU 加速的数学库为分子动力学、计算流体力学、计算化学、医学成像和地震勘探等领域的计算密集型应用奠定了基础
②**并行算法库：** GPU 加速的高效并行算法库，用于 C++ 中的多项运算，并在研究自然科学、物流、旅行规划等领域的关系时与图形一起使用
GPU 加速的 C++ 并行算法和数据结构库
③图像和视频库： GPU 加速库，用于通过 CUDA 和 GPU 的专用硬件组件来进行图像和视频解码、编码和处理
④通信库： 性能经过优化的多 GPU 和多节点通信基元
⑤深度学习库： GPU 加速库，用于利用 CUDA 和专用 GPU 硬件组件的深度学习应用
⑥合作伙伴库：
1.1、英伟达CUDA版本号与英伟达驱动对应关系表：
| CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version | Windows x86_64 Driver Version |
|---|---|---|
| CUDA 12.8 | >=550 | >=571 |
| CUDA 12.3 | >=545 | >=546 |
| CUDA 12.1 | >=535 | >=537 |
| CUDA 12.0 | >=525 | >=525 |
| CUDA 11.8 | >=520（Release Notes: 450） | >=527 |
| CUDA 11.7 | >=515（Release Notes: 450） | >=516 |
| CUDA 11.6 | >=510（Release Notes: 450） | >=472 |
| CUDA 11.5 | >=495 | >=472 |
| CUDA 11.4 | >=470 | >=471 |
| CUDA 11.3 | >=465 | >=462 |
| CUDA 11.2 | >=460 | >=461 |
| CUDA 11.1 | >=455 | >=456 |
| CUDA 11.0 | >=450 | >=451 |
| CUDA 10.2 | >=440 | >=441.22 |
| CUDA 10.1 | >=418 | >=418.96 |
| CUDA 10.0 | >=410 | >=411.31 |
| CUDA 9.2 | >=396 | >=398.26 |
| CUDA 9.1 | >=390 | >=391.29 |
| CUDA 9.0 | >=384 | >=385.54 |
| CUDA 8.0 | >=375.26 | >=376.51 |
| CUDA 7.5 | >=352.31 | >=353.66 |
| CUDA 7.0 | >=346.46 | >=347.62 |
二、查看NVIDIA CUDA和驱动版本？
- 命令行方式：
- 使用
nvidia-smi命令，在终端中输入该命令并回车。输出信息里会显示驱动版本。示例如下： - 如果系统中未安装
nvidia-smi，可以使用modinfo命令。在终端输入modinfo nvidia，输出信息里的version字段就是驱动版本
Driver Version：572.16
CUDA Version：12.8
