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Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略

——释放深度学习潜能，告别版本依赖的烦恼！**

为什么需要多版本CUDA？

在深度学习、科学计算等领域，不同框架（TensorFlow、PyTorch等）对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时，版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需！本文将手把手教你实现这一能力，并分享独创的“动态软链接+环境隔离”技巧，让版本管理行云流水！

环境准备

  1. 硬件要求

    • NVIDIA显卡（支持CUDA）
    • 驱动兼容性：安装最新版驱动（推荐470+）
      sudo apt install nvidia-driver-535  # 示例安装535驱动

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