Ubuntu PyTorch支持哪些GPU型号
导读：Ubuntu 上 PyTorch 的 GPU 支持概览 在 Ubuntu 上，PyTorch 的 GPU 加速主要走两条路线：一是 NVIDIA CUDA 生态，二是 AMD ROCm 生态。是否能用取决于三件事：显卡架构与计算能力（NVI...
Ubuntu 上 PyTorch 的 GPU 支持概览
在 Ubuntu 上，PyTorch 的 GPU 加速主要走两条路线：一是 NVIDIA CUDA 生态，二是 AMD ROCm 生态。是否能用取决于三件事：显卡架构与计算能力（NVIDIA）、PyTorch 预编译包所带的 CUDA/ROCm 版本、以及系统驱动版本是否匹配。
NVIDIA 显卡支持
- 已验证的主流架构与代表型号如下（不同 PyTorch/CUDA 版本覆盖略有差异，建议按表中“建议 PyTorch/CUDA”选配）：
| 架构 | 计算能力（CC） | 代表型号 | 建议 PyTorch/CUDA |
|---|---|---|---|
| Maxwell | 5.x | GTX 950/960、Titan X | 可用（建议选较新的 PyTorch 2.x + CUDA 11.8/12.x） |
| Pascal | 6.1 | GTX 1080、GTX 1070 Ti、P40 | 可用（建议 CUDA 11.8/12.x） |
| Volta | 7.0 | Tesla V100 | 可用（建议 CUDA 11.8/12.x） |
| Turing | 7.5 | RTX 2080 Ti、T4、Quadro RTX 5000 | 可用（建议 CUDA 11.8/12.x） |
| Ampere | 8.0/8.6/8.9 | A100、RTX 3090、RTX 3080、RTX A6000、L4 | 可用（建议 CUDA 12.1+） |
| Hopper | 9.0 | H100 | 需 CUDA 12.1+ 的 PyTorch 构建 |
- 实用提示
- 运行
nvidia-smi查看驱动与“支持的 CUDA 运行时版本”，再选择与之匹配的 PyTorch CUDA 包（无需单独安装完整 CUDA Toolkit，使用官方预编译包即可）。 - 老卡（如 Kepler 及更早）已不在现代 PyTorch 支持范围。
- 典型验证：
import torch; print(torch.cuda.is_available())应为 True。
- 运行
AMD 显卡支持
- ROCm 路线（Linux/Ubuntu 为主）：
- 数据中心/加速卡：Instinct MI300/MI350 系列已在 ROCm 7.0 获得支持，适合大规模训练/推理。
- 消费级显卡：Radeon RX 7900 XTX / RX 7900 XT / Radeon Pro W7900 等 RDNA 3 型号已可在 ROCm 下运行 PyTorch（示例：ROCm 5.7 起对 RX 7900 XT 提供 PyTorch 2.0.1 支持；Ubuntu 22.04.3 验证）。
- 状态提醒：RDNA 4（如 RX 9070 系列）在发布时官方明确 ROCm 支持将“后续提供”，具体时间未定；ROCm 6.4 仍未包含 RDNA 4。
- 建议：在目标 Ubuntu 版本上按 AMD 官方 ROCm 与 PyTorch 兼容矩阵安装，优先使用已验证的发行版与内核组合。
快速自检与选配步骤
- 查看 GPU 型号与驱动：
nvidia-smi（NVIDIA）或lspci | grep -i amd（AMD）。 - 查看计算能力（NVIDIA）：
nvidia-smi -q | grep -i "Compute Capability"，或查阅 NVIDIA 官方 CC 表。 - 选择 PyTorch 构建：依据显卡 CC 与驱动支持的 CUDA 运行时，选择对应的 PyTorch + CUDA（或 ROCm）版本；优先用官方渠道预编译包。
- 验证：
python - < < 'PY' import torch print("CUDA可用性:", torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print("设备:", torch.cuda.get_device_name(0)) print("计算能力:", torch.cuda.get_device_capability(0)) PY
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