1樓：apache
可以在一台機器安裝多個版本的cuda（我這9-10.2都安裝了）實際使用時是通過/use/local/cuda軟連線指向具體版本1.安裝完不同版本的cuda之後注意環境變數的設定2.
cuda cudnn tensorrt三件套版本要保持一致
2樓：吼吼
這裡我分為Winsdow和Linux兩個系統來講在windows系統，建立乙個環境，在這個環境裡面安裝好cuda以及cudnn。對於需要不同版本的cuda，在建立乙個環境並配置在這個環境中cuda已經對應的cudnn，建立多個cuda把他們全都加入系統即可。
在ubantu系統中，步驟和windows系統一致，唯一不同的是需要你設定軟連線對應到你需要的cuda檔案位置。
總結:windows系統會自動找到合適的cuda版本，uabntu系統需要你設定軟連線
3樓：
題主是兩個問題，多版本cuda並存，以及cuda與cudnn版本一致性。
有很多答友已經回答了，多版本cuda可以並存，只需要管理好各個版本的cuda即可。我的理解是win不需要特別管理，linux用軟連線，mac用不了cuda。
cuda與cudnn版本一致性，我建議看看你需要安裝的深度學習框架，一般會做詳細描述，要求cuda版本和cudnn版本，根據框架要求安裝即可。
4樓：DL-Practise
不會有什麼影響，交給cuda版本共存，不過後安裝的會讓usr/local下的cuda軟鏈結鏈向自己，也就是說系統預設使用後安裝的cuda版本
5樓：
不注意環境變數，會有影響。比如，按預設方式安裝乙個低版本，再試試的tf沒準就不能用了…
肯定是可以安裝多個的，但需要注意一下環境變數和NIVIDA的驅動版本。
1 預設的CUDA的home環境變數的切換，一般在～/.bashrc2 驅動版本就高裝。
6樓：田帥帥
一台機器可以裝多個版本的cuda，只需要配好環境變數。把lib64和bin目錄加到環境就可以。
高版本的驅動應該相容低版本的cuda。
環境配多了容易亂，不常用的話，建議可以考慮用docker。
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