CUDA和cudatoolkit-526互联

【https://blog.csdn.net/qq_39929304/article/details/114264400】
CUDA：一个并行计算平台和编程模型
	1. Linux x86_64 Driver Version：包含随驱动安装的driver API [nvidia-smi显示的CUDA版本就是driver API的版本]
 	2. CUDA Toolkit(CUDA)：包含CUDA的runtime API、CUDA代码的编译器nvcc和debug工具等; 下载结果: cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
    两者版本不需要一致
cudatoolkit:
    编译好并支持pytorch运行的CUDA动态链接库，运行pytorch调用的CUDA都是cudatoolkit；仅当需要编译依赖CUDA的torch拓展模块时，会调用CUDA Toolkit
    cudatoolkit下载时指定适合CUDA的版本， cudatoolkit和CUDA Toolkit版本不需要一致

下载过程

# 1. 根据显卡型号安装适合驱动
# 2. 下载适合驱动的CUDA Toolkit
wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
# 3. 设置路径
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.3 /usr/local/cuda
# 4. 设置环境变量
export PATH="/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
source ~/.bashrc
# 5. 下载适合的cudatoolkit
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

cudatoolkit