【Python学习笔记】NVIDIA驱动升级/安装教程 解决GPU driver版本过低 The NVIDIA driver on your system is too old

【Python学习笔记】NVIDIA驱动升级/安装教程 解决GPU driver版本过低 The NVIDIA driver on your system is too old

背景前摇:

最近接触了ComfyUI和AIGC绘画,也想自己在电脑上跑跑看,无奈用GPU运行就报错The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11060). Please update your GPU driver。
百度一看,那就更新一下NVIDIA驱动。

更新步骤:

1.打开电脑上的设备管理器。

在这里插入图片描述

2.找到显示适配器下面NVIDIA GetForce blabla,记下来,这个就是本机的GPU型号:

在这里插入图片描述

3.然后去NVIDIA官网点击下载

官网链接:https://www.nvidia.com/en-us/drivers/
传送门
我们之前看了GPU型号是NVIDIA GetForce blabla,所以这里就选导航栏上的GeForce Drivers,点击进入下载页面。
注意不要点成页面右侧那个醒目的绿色按钮。
进入GeForce专属页面以后
进入GeForce Driver专属下载页面以后,找到下面的Manual Driver Search(手动搜索驱动程序):
这个表单出来会比较卡,有条件的建议科学上网。
在这里插入图片描述

4.输入刚刚让记下来的GPU型号,也就是NVIDIA GetForce blabla,还有电脑的操作系统等信息,点击查询可用版本。

我这样选择是根据我电脑的情况,如果版本不一样的话根据自己电脑的型号决定。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

5.点击最下面的“Start Search”,查看返回的版本:

如果没有特定要求的话,选择第一个这个叫做GeForce Game Ready Driver - WHQL下载安装就行。
在这里插入图片描述
看网上有一些教程说NVIDIA安装的这四个选项只需要选第一个,我是这么做的,但有的还是会自动装上去。
安装过程中NVIDIA会要求 重启电脑
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重启以后NVIDIA会继续安装流程,后面会自动弹出GetForce Experience窗口,并且右下角出现NVIDIA图标就已经成功了一半了!
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6.验收安装成果

打开cmd命令行黑窗口,输入代码:

nvidia-smi

成功!!!!顺利安上12.6版本的CUDA。在这里插入图片描述
用这个代码在安装之前也能查看电脑上现有的CUDA版本,比如我最初是11.8。
成功通过GPU运行ComfyUI:
在这里插入图片描述

一些小贴士:

1.如果不确定搜索的结果装了以后是不是更新版本怎么办?

之前ComfyUI报错是这样的:RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11060)
我看到他这个11060很奇怪,一搜发现其实是建议安装的版本,并且这个数字其实和我们搜索界面这个560.94这样一个百位数有对应关系。
可以理解为,这个11060翻译到Driver版本,也是个特定的三位数。借码友@Alex_81D一张图参考一下:在这里插入图片描述
因为我一下子找不到具体的值了,我们就假设11060对应的是500吧。

所以,只要最后这里安装的版本比报错要求的11060对应的500要大,那么就是更新的。
我们装的这个是560.94,那自然就可以了。
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2.之前电脑上已经有了旧版本CUDA怎么办?

我个人建议是卸载掉,详情可以百度一下步骤。
有的帖子说必须卸载干净啥的,我之前不知道,很草率地通过应用程序卸载就完事了,还跟着一些歪教程胡乱装了12.2版本的CUDA(还根本用不了……),目前来看好像还没什么影响。
如果要卸载的话,我就是这样直接通过应用程序下面的卸载卸掉:在这里插入图片描述

3.之前装好了,但不知道为什么又搞坏了!

如果看右下角找不到NVIDIA那个黑绿方块图标的话,那应该就是GG了。
这个时候如果用的是ComfyUI,就是之前还能跑,有一天莫名其妙用不了了,并且会报一个类似“无法加载 PyTorch 库中的一个依赖项 c10_cuda.dll 导致的”错误。
OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。 Error loading “D:\StudyFiles\ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Lib\site-packages\torch\lib\c10_cuda.dll” or one of its dependencies.
在这里插入图片描述
问题不大,电脑上剩下的残缺组件可以卸载,回到教程开头,然后按照步骤重装一遍就对了。

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转载自blog.csdn.net/bailichen800/article/details/141782653
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