PyTorch所支持的GPU类型主要依赖于CUDA版本。作为NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，CUDA Toolkit为PyTorch提供了底层支持。因此，PyTorch可以支持哪些GPU，实际上由CUDA Toolkit所支持的GPU决定。
CUDA Toolkit与GPU兼容性
- CUDA Toolkit 12.0 到 12.5：适用于计算能力在9.0及以上版本的GPU，例如GeForce RTX 30系列、A100、A800等。
- CUDA Toolkit 11.7 至 11.8：支持计算能力8.9及以上的GPU，包括GeForce RTX 3080、Titan系列等。
- CUDA Toolkit 11.1 到 11.6：支持计算能力8.6及以上的GPU，如GeForce GTX 16系列、Tesla V100等。
- CUDA Toolkit 11.0：支持计算能力8.0及以上的GPU，比如GeForce GTX 10系列、Tesla P100等。
安装建议
- 确认CUDA版本：通过命令行执行 nvidia-smi 命令，查看当前系统中的CUDA版本，确保其不低于10.2。
- 选择合适的PyTorch版本：根据实际使用的CUDA版本，在PyTorch官网下载安装对应的PyTorch版本。
- 更新GPU驱动程序：安装与所使用CUDA版本相匹配的NVIDIA显卡驱动。
- 配置环境变量：设置好 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量，以保证PyTorch能够正确识别可用的GPU资源。
由于PyTorch支持广泛的GPU型号，具体支持列表需参考CUDA Toolkit版本。用户应确保安装了正确的CUDA Toolkit版本以及相应的NVIDIA驱动，并从PyTorch官网获取适配的PyTorch库进行安装。
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