RTX 3080 Linux和Windows 平臺兼容性問題

好不容易 在某電商平臺搶到了一塊3080顯卡，高高興興的裝機準備大搞遊戲開始深度學習，卻遇到了不少麻煩，固然通過多方探索，終於也是解決了linux和Windows雙平臺的兼容性問題，目前Pytorch和TensorFlow都能使用。

首先是linux平臺

最快方法：去NVIDIA官網下載cuda11.1，從這個版本纔開始支持30系列顯卡。同時記得把cudnn也順便下載了。cuda11.1自帶顯卡驅動，因此顯卡驅動無需單獨安裝，提早裝了也沒事。

深坑：Linux不一樣的發行版的桌面可能對30系顯卡存在兼容問題，請嘗試多個linux桌面，我是在unity下才能打開桌面，Ubuntu自帶的Gnome（好像是這個？）不能進入。至於怎麼在沒法進入桌面狀況下安裝unity，請在命令臺ALT+CTRL+F3等命令，我不太清楚每一個F鍵的區別，多多嘗試。

而後是Windows平臺，這個簡單不少，cuda11.1和cudnn都從Nv官網下載，一路裝到底也不會進不了桌面。

可是，裝好cuda和cudnn以及顯卡驅動還只能算是入門關....

真正難的來了，GPU和cuda和框架如TF和torch等兼容性，目前個人經驗是：

1.首選tf-nightly，pytorch-nightly等最新版本，這些都是cuda11.0環境編譯的，和cuda11.1兼容性極好。(狂喜）

2.可是，不少項目，都使用的老版本的框架，這時候，tf選15.2的TF-GPU版本,實測兼容cuda11.1（測試項目deepfacelab，能夠運行基本操做不報錯，複雜操做暫時沒測試）

3.pytorch目前只是測試在pytorch-nightly下能夠運行，運行了GPUbenchmark，根據測得的數據來看，3080性能，半精度低於2080ti 20%，單精度超2080ti 50%，雙精度更是好幾倍2080ti的性能。