当前环境：Ubuntu 22.04，显卡为GeForce RTX 3080 Ti

1、下载显卡驱动

驱动网站：
https://www.nvidia.com/en-us/drivers/

根据自己的显卡型号和系统，其中在系统中，会存在Linux 64-bit 和 Linux aarch64 两个选项；

• Linux 64-bit：是一个较为宽泛的概念，涵盖了所有 64 位的 Linux 系统，可运行在多种 64 位硬件架构上，如常见的 x86_64 架构，多应用于 Intel 和 AMD 的桌面及服务器处理器。
• Linux aarch64：专门用于 AArch64 架构，即 ARMv8 及后续版本的 64 位 ARM 架构，常见于移动设备、嵌入式系统及一些低功耗服务器，如苹果的 M 系列芯片、树莓派等。

也就是说aarch64是针对arm的，我这里是Intel的处理器，所以我选择了Linux-64bit；选择好后，点击Find搜索驱动。

根据图片示意下载最新驱动即可。

2、安装显卡驱动

先进入到驱动所在的文件夹，执行以下命令，让文件变为可执行文件

sudo chomd +x NVIDIA-Linux-x86_64-570.144.run

安装，执行以下命令

sudo	 ./NVIDIA-Linux-x86_64-570.144.run

因为我们要安装CUDA所以选择NVIDIA Proprietary，表示专有驱动版本。另一个表示开源版本。

之后按照默认点击即可，成功后，重新电脑。

执行下面命令

nvidia-smi

3、安装CUDA

下载cuda：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

根据自己的信息选择即可，我的是Ubuntu 22.04 得系统

若命令下载的慢，并且本地有下载快的方式(大家都懂得，小梯子)，可以直接粘贴图片下方的wget后面地址，即
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.9.0/local_installers/cuda_12.9.0_575.51.03_linux.run，使用这个地址直接用浏览器打开下载，然后再放在ubuntu系统中安装。

安装cuda，从终端进入存放刚才run文件的文件夹内，然后执行下面命令

sudo chmod +x cuda_12.9.0_575.51.03_linux.run
sudo ./cuda_12.9.0_575.51.03_linux.run

弹出这个窗口后，输入accept，回车，进入下图

直接默认即可，按下，选中install，进行安装。

安装成功后，输入命令

nvcc --version

如上图所示，即表示安装成功，我这里之前安装过12.8 得cuda，我暂时就没更新。

4、安装pytorch

pytorch安装地址：
https://pytorch.org/get-started/locally/

选择完版本后，按照命令执行，安装即可。

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

但往往很慢很慢.....

加速

如果本地有下载快的方式(大家都懂得，小梯子)，则可按照下面的方式尝试安装

打开网址
https://download.pytorch.org/whl/cu128

可以看到图片箭头指向的这几个库，主要安装的就是他们几个比较大的，手动加速下载后，手动安装即可。

我们先点击torch，然后Ctrl+F搜索cu128 （因为我们的cuda版本是12.8得版本），

可以查看到如图所示的，因为我的python版本为3.10，所以我选择的是箭头所指的包，大家可根据自己的环境进行选择。

同理选择torchaudio、torchvision、nvidia-cublas-cu12，选择如下图

执行下面命令，进行安装

# 安装nvidia-cublas-cu12
pip install nvidia_cublas_cu12-12.8.3.14-py3-none-manylinux_2_27_x86_64.whl 

# 安装nvidia-cudnn-cu12
pip install nvidia_cudnn_cu12-9.7.1.26-py3-none-manylinux_2_27_x86_64.whl

# 安装nvidia-cufft-cu12
pip install nvidia_cufft_cu12-11.3.3.41-py3-none-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl

#安装torch
pip install torch-2.7.0+cu128-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl 

#安装torchaudio
pip install torchaudio-2.7.0+cu128-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

#安装torchvision
pip install torchvision-0.22.0+cu128-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

其他还会存在一些比较小的包的下载，可以直接走网络下载，都比较小。

当然如果有比较大的，也可以这样去下载

因为我们是cuda 12.8 得。所以在
https://download.pytorch.org/whl/cu128/ 地址后面拼上图中画线的名字，直接进行下载。

5、测试Pytorch

打开终端，输入python或者python3，进入python环境，输入下面的命令，输出结果为True，则表示安装成功

import torch
print(torch.cuda.is_available()) // True

大功告成！！！