英伟达新一代GPU架构（50系列显卡）PyTorch兼容性解决方案
随着NVIDIA不断推出基于新架构的GPU产品，机器学习框架需要相应地更新以支持这些硬件。本文记录了在RTX 5070 Ti上运行PyTorch时遇到的CUDA兼容性问题，并详细分析了问题根源及其解决方案，以期为遇到类似情况的开发者提供参考。
在Anaconda虚拟环境（"development"）中使用VSCode进行开发时，将开发硬件更换为RTX 5070 Ti后，PyTorch运行时出现以下错误提示：
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti with CUDA capability sm_120 is not compatible with the current PyTorch installation.The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 sm_80 sm_86 sm_90....RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
经分析，问题的核心在于PyTorch稳定版的预编译二进制文件不支持sm_120计算能力。RTX 5070 Ti采用了较新的架构，需要更新的CUDA版本以及对应的PyTorch构建版本才能正常工作。
https://avoid.overfit.cn/post/2924df9d6e17436180bbbe799928e378
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