基于 cuda 开发是咋么控制工具链版本的。

[SkywalkerJi]

nv 的依赖也太长了，驱动 cuda cuDNN tensor numpy torch ，可能一个小版本号变化就直接不向前兼容。
conda 只能控制住 python 包和 pip 依赖的版本，cuda 那些直接装在 Windows 系统里的环境有什么好办法控制吗？

[brucedone]

基于 docker 镜像的环境控制

[zhusimaji]

目前是 docker 镜像，但是也得看宿主机驱动啥的更新到多少，低的也用不了高版本吧

[chapiom]

这些用 conda 已经可以装了，类似这样的
conda install conda-forge::cuda-runtime=12.4.1 cudnn=8.9.2.26 conda-forge::gputil=1.4.0

[SkywalkerJi]

@brucedone #1
@zhusimaji #2
docker 里面跑，性能不会受影响吗？另外我还需要用到一些 Windows sdk ，docker 里也可以么？

[zhusimaji]

@SkywalkerJi 啊这，用 win sdk 啊，我都是在 linux 下跑模型训练脚本，win sdk 超出认知了

[brucedone]

@SkywalkerJi 如果你是 windows container ，理论上不受影响，但 win 的 container 不知道是否支持 cuda

[clemente]

nv-docker 他们已经打包好了 开箱就用