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0. 情况说明

Ubuntu关于显卡驱动，nvcc显示的cuda工具包版本，显卡驱动可以支持cuda驱动包的最高版本，Pytorch实际使用的cuda版本等等非常乱…

首先，我们需要理清楚CUDA版本之间的关系以及它们如何与PyTorch和系统驱动配合。

• PyTorch的cu118表示它是用CUDA 11.8编译的。
• 那为什么nvcc --version显示的是10.1呢？这可能是因为系统中有多个CUDA版本，而nvcc指向的是旧版本。
• CUDA工具包和驱动程序之间有什么关系呢？
  • CUDA有两个主要部分：驱动程序和工具包。驱动程序由NVIDIA的显卡驱动提供，而工具包包括nvcc等编译工具。可能我安装的CUDA工具包版本是10.1，而显卡驱动支持更高的CUDA版本。比如，显卡驱动版本决定了支持的最高CUDA工具包版本。比如，如果驱动是535，可能支持CUDA 12.x。那我的显卡驱动版本是多少呢？可以通过nvidia-smi查看，右上角显示的CUDA版本应该是驱动支持的最高版本。

1. 确认驱动支持的CUDA版本

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在Ubuntu系统上管理多个CUDA版本时，需理清驱动支持、工具包版本和环境变量配置的关系。以下是分步解决方案：

nvidia-smi

查看右上角的 CUDA Version，例如显示 12.4，表示驱动支持最高到CUDA 12.4的运行时。PyTorch使用的CUDA运行时基于驱动，而nvcc版本是工具包编译版本。

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2. 检查已安装的CUDA工具包

ls /usr/local | grep cuda

输出可能包含 cuda-10.1、cuda-11.8、cuda-12.4 等。若已安装所需版本（如11.8或12.x），直接跳到步骤4配置环境变量；否则继续安装。

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3. 安装所需的CUDA工具包

假设需要安装 CUDA 11.8（对应PyTorch的cu118）或 CUDA 12.x：

访问 CUDA Toolkit Archive，在官方网址下载对应版本（如11.8.0）。
关闭图形界面，运行安装：

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

安装时取消勾选驱动安装（保持现有驱动），仅安装工具包。

4. 配置环境变量

方法1:

在 ~/.bashrc 中设置路径指向新版本（例如CUDA 11.8）：

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

生效配置：

source ~/.bashrc

有可能直接在安装run文件的时候就会帮助创建好symbol link

方法2(推荐):

在/usr/local路径下设置cuda的软连接指向具体版本，在~/.bashrc中统一使用
设置软连接:

sudo ln -s /usr/local/cuda-11.8 ./cuda

~/.bashrc设置:

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}

生效配置：

source ~/.bashrc

5. 验证工具包版本

nvcc --version

此时应显示新安装的版本（如11.8）。若仍显示旧版本，检查路径是否正确，或使用 which nvcc 确认调用的位置。

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6. 安装依赖库

配置正确CUDA版本后，重新安装目标库：

pip install your_library

若库需要编译，确保其检测到新的nvcc版本。

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7. 管理多版本（可选）

使用 update-alternatives 管理多版本：

sudo update-alternatives --install /usr/bin/nvcc nvcc /usr/local/cuda-11.8/bin/nvcc 100
sudo update-alternatives --config nvcc

选择对应的版本编号即可切换。

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8. 关键点总结

驱动版本决定支持的最高CUDA运行时（nvidia-smi显示的版本）。
工具包版本（nvcc）需通过安装并配置环境变量指定。
PyTorch基于驱动支持的CUDA运行时运行，但编译库依赖nvcc版本。
按此流程调整后，即可解决CUDA工具包版本过低的问题。