Tôi nên cài đặt phiên bản CUDA nào? Họ có khả năng tương thích trở lại?

Đây là GPU đầu tiên tôi đang sử dụng và thật không may, tôi đang sử dụng Ubuntu 20.04 chứ không phải Windows dễ dàng. Tôi muốn sử dụng GPU của mình (Nvidia Quadro 2000 1GB GDDR5) cho các mô hình máy học rất cơ bản. Tôi đã có một siêu máy tính từ trường đại học của mình để đào tạo các mô hình lớn hơn.

Khi tôi gõ nvidia-smi trong thiết bị đầu cuối của tôi, tôi có thể thấy như sau.

+--------------------------------------------- ----------------------------- +
| Phiên bản trình điều khiển NVIDIA-SMI 390.144: 390.144 |
|-------------------------------------+----------------- -----+----------------------+
| Tên GPU Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Dễ bay hơi Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Sử dụng/Giới hạn| Sử dụng bộ nhớ | GPU-Util Compute M. |
|=================================================== =====+======================|
| 0 Quadro 2000 Tắt | 00000000:01:00.0 Bật | Không áp dụng |
| 34% 62C P0 Không áp dụng / Không áp dụng | 383MiB / 963MiB | 20% mặc định |
+------------------------------------+----------------- -----+----------------------+
                                                                               
+--------------------------------------------- ----------------------------- +
| Quy trình: Bộ nhớ GPU |
| GPU PID Loại Tên quy trình Cách sử dụng |
|================================================= ============================|
| 0 955 G /usr/lib/xorg/Xorg 93MiB |
| 0 1261 G /usr/bin/gnome-shell 143MiB |
| 0 3398 G ...AAgAAAAAAAAACAAAAAAAAAAA= --tệp được chia sẻ 142MiB |
+--------------------------------------------- ----------------------------- +

Trong các câu trả lời khác chẳng hạn trong câu trả lời này Nvidia-smi hiển thị phiên bản CUDA, nhưng CUDA chưa được cài đặt có phiên bản CUDA bên cạnh các Phiên bản trình điều khiển.

Tôi muốn tải xuống Pytorch nhưng tôi không chắc mình nên tải xuống phiên bản CUDA nào. Hoặc tôi nên tải xuống CUDA riêng trong trường hợp tôi muốn chạy một số mã Tensorflow. BTW Tôi sử dụng Anaconda với VScode.

tôi tìm thấy một bài viết cũ cho biết GPU của tôi hỗ trợ CUDA 2.1. Các phiên bản mới hơn có tương thích ngược không?

Theo của Nmath gợi ý, tôi tiếp tục cài đặt CUDA từ kho lưu trữ Ubuntu như sau.

$ sudo apt cài đặt bộ công cụ nvidia-cuda

Đọc danh sách gói... Xong
Xây dựng cây phụ thuộc       
Đang đọc thông tin trạng thái... Xong
Không thể cài đặt một số gói. Điều này có thể có nghĩa là bạn có
yêu cầu một tình huống không thể hoặc nếu bạn đang sử dụng không ổn định
phân phối mà một số gói bắt buộc chưa được tạo
hoặc được Đề xuất: nvidia-visual-profiler (= 10.1.243-3) nhưng nó sẽ không được cài đặt
E: Không thể khắc phục sự cố, bạn đã giữ các gói bị hỏng. Đang được cài đặt
                       Đề xuất: nvidia-visual-profiler (= 10.1.243-3) nhưng nó sẽ không được cài đặt
E: Không thể khắc phục sự cố, bạn đã giữ các gói hàng bị hỏng.

Ở đây, tôi hiểu rằng nó cần một số phụ thuộc. Làm thế nào để tôi sửa chữa nó?

Đừng suy nghĩ quá nhiều về điều này. Chỉ cần sử dụng phiên bản CUDA có trong kho cho phiên bản Ubuntu của bạn. Trừ khi bạn có lý do kỹ thuật rất cụ thể để làm như vậy, bạn không cần phải cài đặt một phiên bản cụ thể, đặc biệt không phải là phiên bản không có trong kho của Ubuntu. Điều này đúng với CUDA cũng như bất kỳ phần mềm nào khác. Hãy nghĩ về điều này: tại sao các nhà phát triển lại phát hành các phiên bản phần mềm mới ngừng hỗ trợ các tính năng và phần cứng mà hầu hết mọi người vẫn đang sử dụng?

Trên thực tế, nếu bạn cố cài đặt một cách rõ ràng các phiên bản phần mềm (đặc biệt là các phiên bản cũ hơn) khác với những gì có trong kho của Ubuntu, thì đây thường là một công thức dẫn đến thảm họa vì nhiều phần mềm trong Ubuntu/Linux dựa vào các thành phần phụ thuộc và mong đợi phiên bản có trong kho. các kho lưu trữ chính thức.