RTX50 系列显卡环境配置指南
随着新硬件的发布，深度学习环境的依赖关系往往需要重新梳理。以 RTX50 系列显卡为例，其驱动与计算平台对 CUDA、PyTorch 及 Python 版本有特定要求。以下整理了截至 2025 年 6 月的版本对应关系及安装方案。
CUDA 版本要求
RTX50 系列显卡目前仅支持 CUDA 12.8。若沿用旧项目的依赖配置，可能会因驱动版本不匹配导致无法加载。
PyTorch 版本选择
在 PyTorch 官方仓库中，针对 CUDA 12.8 支持的版本主要为 2.7.0 和 2.7.1。可通过以下方式安装：
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
Python 版本限制
除框架版本外，Python 解释器版本也需注意。建议至少使用 Python 3.9 及以上版本，过低版本可能导致编译或运行时错误。
兼容性说明
虽然 PyTorch 等框架通常具备向下兼容性，允许高版本运行低版本项目，但在实际迁移过程中，仍可能遇到 NumPy 等底层依赖库的版本冲突。若遇到此类问题，需根据报错信息手动调整相关依赖包版本。
