如何选择正确的CUDA工具包和cupy版本+安装在旧GPU上

Question

我有一个旧的GPU GTX 870m。

我按照指示安装了cupy，但什么也没用。同时，CUDA工具包安装成功。

我试着用conda来安装cupy和pip来安装特定的轮子版本。这没用。

简单样品不起作用

import cupy
x = cupy.arange(6).reshape(2, 3).astype('f')
print(x.sum(axis=1))here

它显示了一个关于驱动程序问题的错误

File "cupycudafunction.pyx", line 1, in init cupy.cuda.function 
File "cupy_core_carray.pyx", line 1, in init cupy._core._carray 
File "cupy_coreinternal.pyx", line 1, in init cupy._core.internal 
File "cupycudamemory.pyx", line 1, in init cupy.cuda.memory 
ImportError: DLL load failed while importing driver

conda info显示：

virtual packages : __cuda=10.1=0

nvcc --version显示有关最新版本的信息。

Answer 1

要正确选择所需的CUDA toolkit容器：

• 检查驱动程序版本
  • 对于C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMI中的Windows，运行.nvidia-smi.exe
  • 有重要的驱动程序版本和CUDA版本

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 426.00       Driver Version: 426.00       CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
.........

• 如果可用，您应该更新驱动程序。就我而言，这是最后一次。

• 在发布页面上，检查CUDA工具包的可用版本(表3(

  • 您应该找到CUDA的最易访问版本/检查所需版本是否可用

CUDA Toolkit	Toolkit驱动程序版本Windows x86_64驱动程序版本
CUDA 10.1(10.1.105常规版本和更新(	>=418.96