RTX50 系显卡与 CUDA、PyTorch 及 Python 版本对应关系

RTX50 系列显卡环境配置要点

近期在 RTX50 系列显卡上进行深度学习环境搭建时，发现其对 CUDA、PyTorch 及 Python 的版本组合有严格要求。若直接沿用旧项目的依赖文件，往往会出现安装失败的情况。以下梳理了当前的版本对应关系。

CUDA 版本限制

RTX50 系显卡目前仅支持 CUDA 12.8。这意味着底层驱动和计算库必须基于此版本构建，无法降级使用更旧的 CUDA 版本。

PyTorch 版本选择

在 PyTorch 官方仓库中，仅有 2.7.0 和 2.7.1 两个版本提供了对 CUDA 12.8 的完整支持。其他版本可能无法调用 GPU 加速或存在兼容性报错。

安装指令如下，通过指定 index-url 可直接拉取预编译好的 wheel 包：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

Python 版本要求

除了框架版本外，解释器版本也不能过低。根据实测，Python 3.9 及以上版本才能满足上述 PyTorch 版本的运行需求。

兼容性说明

通常情况下，PyTorch 等主流框架具备向下兼容性，高版本环境可以运行低版本的项目代码。但在实际落地时，可能会遇到 numpy 或其他科学计算库的版本冲突问题，需要针对性调整依赖配置。