我有 2010 年的 Nvidia Quadro 2000 1GB。Nvidia 的 CUDA 传统 GPU 列表我看到它支持2.1的计算能力。
我发现了一个CUDA 兼容性手册 第 4 页上有“CUDA 工具包和兼容驱动程序版本”的表格。
我的驱动程序版本是 390.144（来自nvidia-smi），因此从表中可以看出 CUDA 9.0（9.0.76）应该支持 GPU。
现在我尝试寻找一个支持 CUDA 9.0 的旧版本的 Pytorch。幸运的是，Pytorch 1.1.0 支持 CUDA 9.0。然后我使用这个命令安装了这个版本的 Pytorch conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch。
不幸的是，torch.cuda.is_available()显示。我做错了什么吗？顺便说一下，这是命令False的输出。nvidia-smi
(base) hell@Dell-Precision-T1600:~$ nvidia-smi
Sat Dec 25 03:39:47 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.144 Driver Version: 390.144 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Quadro 2000 Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 33% 61C P0 N/A / N/A | 383MiB / 963MiB | 24% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 938 G /usr/lib/xorg/Xorg 93MiB |
| 0 1249 G /usr/bin/gnome-shell 159MiB |
| 0 3903 G ...AAgAAAAAAAAACAAAAAAAAAA= --shared-files 125MiB |
| 0 17545 G ...l/anaconda3/envs/pytorch_try/bin/python 1MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+