CUDA 13.2 升级与兼容性指南 | AI生成和翻译
以下是翻译内容：
📊 CUDA 13.2 可用性
| Check | Result |
|---|---|
cuda-toolkit-13-2 在 repo 中？ |
✅ Yes — 已提供 |
| Driver 580 是否支持？ | ✅ Yes — Driver 580 附带 CUDA 13.0 runtime，与 13.2 toolkit 兼容 |
| 当前已安装版本 | CUDA 12.8 (toolkit) + Driver 580.126.09 |
Repo 中可用的 toolkit 版本：
- 12.5, 12.6, 12.8, 12.9
- 13.0, 13.1, 13.2 ← 最新
✅ 是的，你可以升级到 13.2
Driver 580 支持该版本。安装命令为：
apt install cuda-toolkit-13-2
然后将 PATH 更新为 /usr/local/cuda-13.2/bin。你也可以保留 12.8 与其共存 —— CUDA toolkits 支持多版本并存（/usr/local/cuda-12.8/ 和 /usr/local/cuda-13.2/），可以通过 symlink 或 PATH 进行切换。
⚠️ 注意事项
- PyTorch/TensorFlow 兼容性 — 大多数 framework 目前以 CUDA 12.x 为目标。CUDA 13.x 的支持仍在逐步推出中。如果你计划运行 ML workloads，目前 12.8 是更稳妥的选择。
- 并存安装没有问题 — 无需删除 12.8，只需添加 13.2 并切换 PATH 即可。
- Driver 无需变动 — 无需为了 CUDA 13.2 升级 Driver。
需要我安装 13.2（保留 12.8 共存），还是彻底替换 12.8？