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宏碁笔记本电脑擎7PRO搭载的 NVIDIA RTX 5080 显卡是一款高性能移动 GPU，基于 NVIDIA 最新的 Blackwell 架构设计，通过修正架构（Blackwell）、显存类型与带宽（GDDR7、960GB/s）、Tensor Core 与 RT Core 全面代际升级。专为满足深度学习、科学计算和图形密集型任务需求而优化。
第一部分：宏碁笔记本电脑5080显卡介绍
RTX 5080 显卡作为 NVIDIA 移动工作站系列的高端产品，具有以下显著特点：
第一，CUDA 核心数量：超过 5000 个，提供强大的并行计算能力。
第二，显存配置：配备 16GB GDDR7 显存，带宽高达 960GB/s。
第三，计算能力：支持 FP32、FP64 和 INT8 计算，特别适合深度学习训练与推理。
第四，Tensor Core：第五代 Tensor Core，加速混合精度训练。
第五，RT Core：第四代 RT Core，支持实时光线追踪，对 3D 渲染和科学可视化有显著提升。
第六，DLSS：支持 DLSS 4，进一步提升图形渲染效率。
性能表现
在深度学习任务中，RTX 5080 显卡相比前代产品有显著提升：
1，训练 ResNet - 50 模型速度提升约 40%；
2，推理性能提高 50% 以上；
3，支持更大的 batch size，提高训练效率。
软件兼容性
RTX 5080 显卡完全兼容主流深度学习框架：PyTorch（需适配 CUDA 版本）、TensorFlow、MXNet 等该显卡还支持 NVIDIA 专为深度学习优化的软件栈，包括 cuDNN、TensorRT 等，可以充分发挥硬件性能。
第二部分：RTX 5080显卡安装PyTorch的步骤
Windows 11 64位已经安装了python 3.13，使用NVIDIA App安装驱动572.83版本。
1，安装CUDA Toolkit 12.8 Update 1
访问NVIDIA官方下载页面：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local
选择"Windows"、"x86_64"、"11"和"exe(local)"选项下载安装包
运行安装程序，选择"自定义安装"，取消勾选"Driver components"（避免覆盖现有驱动）
安装完成后，添加环境变量：
2，安装cuDNN 9.8.0
1，下载地址：
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=Agnostic&cuda_version=11
2，解压下载的ZIP文件，将以下文件夹内容复制到CUDA安装目录：
bin → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin
include → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\include
lib → C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\lib\x64
3，环境变量PATH添加：
4，验证安装：
#检查cuDNN是否安装成功
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\extras\demo_suite\
bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe
两个命令都应返回"Result = PASS"
3，安装PyTorch预览版
按照官方给出的命令，由于国内网络环境问题安装过程过于漫长，建议使用迅雷下载whl文件以后再安装。
（1）分别下载torch、torchvision和torchaudiowhl文件（注意选择Python 3.13和cu128版本对应关系）：
https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128/torch
https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128/torchvision
https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128/torchaudio
（2）创建虚拟环境和安装：
cd E:\workspace\mytorch
python -m venv .ven
.ven\Scripts\activate
python.exe -m pip install --upgrade pip
pip3 install wheel
pip3 install torch-2.8.0.dev20250404+cu128-cp313-cp313-win_amd64.whl
pip3 install --no-deps torchvision-0.22.0.dev20250404+cu128-cp313-cp313-win_amd64.whl
pip3 install --no-deps torchaudio-2.6.0.dev20250404+cu128-cp313-cp313-win_amd64.whl（3）验证安装：
创建check_cuda.py文件，内容如下：
import torch
import torchaudio
import torchvisionprint(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"Torchaudio version: {torchaudio.__version__}")
print(f"Torchvision version: {torchvision.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")if torch.cuda.is_available():print(f"CUDA version: {torch.version.cuda}")print(f"Device count: {torch.cuda.device_count()}")print(f"Current device: {torch.cuda.current_device()}")print(f"Device name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")# Test torchaudio functionalityprint("\nTorchaudio tests:")try:# 生成测试音频test_audio = torch.rand(1, 16000) # 1通道，16000采样点print(f"Generated test audio: {test_audio.shape}")# 测试频谱图spectrogram = torchaudio.transforms.Spectrogram()(test_audio)print(f"Spectrogram test passed: {spectrogram.shape}")except Exception as e:print(f"Torchaudio test failed: {str(e)}")# Test torchvision functionalityprint("\nTorchvision tests:")try:# 生成测试图像test_img = torch.rand(3, 256, 256) # 3通道，256x256print(f"Generated test image: {test_img.shape}")# 测试调整大小resized = torchvision.transforms.Resize((128, 128))(test_img)print(f"Resize test passed: {resized.shape}")except Exception as e:print(f"Torchvision test failed: {str(e)}")
else:print("CUDA is not available")
（4）实验结果：
