PyTorch支持的GPU主要取决于CUDA的版本。CUDA Toolkit是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，PyTorch则是建立在CUDA之上的深度学习库。因此，PyTorch支持的GPU种类实际上是由CUDA Toolkit支持的GPU决定的。
CUDA Toolkit与GPU的对应关系
- CUDA Toolkit 12.0 ~ 12.5：支持计算能力 9.0 以上的GPU，如GeForce RTX 30系列、A100、A800等。
- CUDA Toolkit 11.7 ~ 11.8：支持计算能力 8.9 以上的GPU，如GeForce RTX 3080、Titan系列等。
- CUDA Toolkit 11.1 ~ 11.6：支持计算能力 8.6 以上的GPU，如GeForce GTX 16系列、Tesla V100等。
- CUDA Toolkit 11.0：支持计算能力 8.0 以上的GPU，如GeForce GTX 10系列、Tesla P100等。
安装注意事项
- 检查CUDA版本：在命令行中输入
nvidia-smi 来查看CUDA版本，确保其大于等于10.2。
- 安装对应CUDA版本的PyTorch：访问PyTorch官网，根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本进行下载和安装。
- 检查GPU驱动：安装与CUDA版本相匹配的NVIDIA驱动程序。
- 环境变量配置：确保
CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量设置正确，以便PyTorch能够识别可用的GPU。
PyTorch支持的GPU种类繁多，具体支持哪些GPU型号需要根据CUDA Toolkit版本来确定。用户应确保安装了正确版本的CUDA Toolkit和对应的NVIDIA驱动程序，并通过PyTorch官网获取对应版本的PyTorch库。