Linux环境下PyTorch支持的GPU类型及具体型号
PyTorch在Linux系统中主要支持NVIDIA GPU（需搭配对应CUDA Toolkit和驱动），覆盖消费级、专业级、数据中心级等多个类别，具体如下：
一、消费级GPU（GeForce系列）
适用于个人开发、学习及轻度深度学习任务，支持型号包括：
- GTX 10系列：GTX 1050 Ti及以上（如GTX 1060、GTX 1070、GTX 1080、GTX 1080 Ti）；
- RTX 20系列：RTX 2060、RTX 2070、RTX 2080、RTX 2080 Ti；
- RTX 30系列：RTX 3060、RTX 3070、RTX 3080、RTX 3090；
- RTX 40系列：RTX 4080、RTX 4090（需更高版本CUDA支持，如CUDA 12.8+）；
- RTX 50系列：RTX 5080、RTX 5090（最新架构，需PyTorch 2.7+及CUDA 12.8+）。
二、专业级GPU（Quadro/P系列）
适用于设计、渲染、专业计算等场景，支持型号包括：
- Quadro系列：多数Quadro显卡（如Quadro P系列、M系列、V系列），具体兼容性需参考NVIDIA官方驱动版本；
- Tesla P系列：Tesla P100、P40（面向高性能计算，需CUDA 11.x及以上）。
三、数据中心级GPU（Tesla/A100/H100等）
适用于大规模深度学习、AI训练及企业级计算，支持型号包括：
- Tesla系列：Tesla V100（PCIe/NVLink版本）、K80（较老型号，需CUDA 11.2及以下）；
- A100系列：NVIDIA A100 Tensor Core GPU（需CUDA 11.8+及PyTorch 2.0+，支持多卡并行）；
- H100系列：NVIDIA H100 Tensor Core GPU（最新数据中心级显卡，需PyTorch 2.7+及CUDA 12.8+，支持Transformer引擎加速）。
四、兼容性关键要求
- CUDA Toolkit版本：PyTorch版本与CUDA版本强绑定（如PyTorch 2.7需CUDA 12.8+，PyTorch 2.6需CUDA 12.6，PyTorch 2.5需CUDA 11.8/12.1），需通过
nvidia-smi查看显卡支持的CUDA版本，并选择对应PyTorch安装命令（如pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128）；
- NVIDIA驱动：需安装最新稳定版驱动（如CUDA 12.8要求驱动版本≥535.86.10），可通过
nvidia-smi验证驱动版本；
- 验证方法：安装完成后，运行以下Python代码确认GPU可用性：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))
注：部分老型号GPU（如GTX 9系列及更早）可能因CUDA支持限制无法在最新PyTorch版本中使用，建议优先选择消费级RTX 20系列及以上或数据中心级GPU。