如何将Pytork（+cuda）与A100 GPU配合使用？
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<p>我试图将当前代码与A100 gpu一起使用，但出现以下错误：</p>
<pre><code>---> backend='nccl'
/home/miranda9/miniconda3/envs/metalearningpy1.7.1c10.2/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning:
A100-SXM4-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37.
If you want to use the A100-SXM4-40GB GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/
</code></pre>
<p>这更让人困惑，因为它指向了通常的pytorch安装，但没有告诉我具体的硬件（A100）使用哪种pytorch版本+cuda版本的组合。为A100安装pytorch的正确方法是什么</p>
<hr/>
<p>以下是我尝试过的一些版本：</p>
<pre><code># conda install -y pytorch==1.8.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# conda install -y pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
#conda install -y pytorch==1.7.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch -c conda-forge
# conda install -y pytorch==1.6.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
#conda install -y pytorch==1.7.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
# conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
# conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
# conda install -y pytorch torchvision cudatoolkit=9.2 -c pytorch # For Nano, CC
# conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
</code></pre>
<hr/>
<p>请注意，这可能很微妙，因为我在过去的这个机器+pytorch版本中遇到过这样的错误：</p>
<p><a href="https://stackoverflow.com/questions/66807131/how-to-solve-the-famous-unhandled-cuda-error-nccl-version-2-7-8-error">How to solve the famous `unhandled cuda error, NCCL version 2.7.8` error?</a></p>
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