背景
做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的，经常搞得特别糊涂，官网没有直接提供他们的对应关系，导致我们在升级显卡的时候发现原来的软件环境不兼容，出现各种奇奇怪怪的问题。
NVIDIA系列显卡做深度学习,需要在宿主机安装显卡驱动(driver),需要在docker中安装英伟达的科学计算库(cuda),在python中安装深度学习库(我主要用pytorch),driver依赖显卡，cuda依赖driver，pytorch依赖cuda,于是就会有一些版本依赖问题.
最近我在将显卡从GTX2070升级到GTX3090的时候，发现自己原来pytorch程序总会在.cuda()命令卡十分钟左右，并且还有其他异常。后来才知到GTX3090需要cuda11以上的版本才能正常运行，而我使用的python库pytorch为0.4.1,cuda版本为9.0,受制于当前pytorch版本,无法使用最新的显卡，那么这个是如何看出来的呢？又如何解决？
寻找对应关系
英伟达官网（参考cuda-GPUs）并没有给出一个直接的关联关系，而是给了一个Compute Capability，让人摸不到头脑。
实际上这是一个中间数据，还需要另外一张表才能找到和cuda的对应关系，经过搜索我在维基百科（参考CUDA） 找到了答案。
同时，cuda对显卡驱动也有特定的要求，从英伟达官网（参考cuda）继续寻找答案
我们再查询深度学习库（参考pytorch）的版本对cuda的依赖关系
解决问题
综合以上分析，GTX3090需要Compute Capability在8.6以上的cuda，而满足这个要求的cuda又只有11.0以上的版本。而cuda11版本又需要版本号>450的显卡驱动。
其实，从表中我们也可以分析出，cuda和显卡驱动基本都是向下兼容的，意味着我安装最新的cuda和显卡驱动，基本上可以支持以前的几乎所有显卡。当然了，代价是需要更新我们的python深度学习库比如pytorch，tensorflow等指定cuda的版本，否则可能会出现一些兼容问题。
所以最后我安装最新驱动，重新构建了docker，用英伟达官方提供的cuda11的作为基础镜像，参考github Docker-Ubuntu-Unity-noVNC， 更新pytorch0.4.1到1.7.1，甚至升级python版本3.5为3.9，索性兼容性还不错，只做了少量改动，问题完美解决。
参考链接汇总
https://developer.nvidia.com/cuda-GPUs
https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
