RTX 3080环境下PyTorch依赖CUDA但CUDA不可用问题求助

使用Stable Diffusion官方环境配置文件创建conda环境后，运行时出现报错：

RuntimeError: No CUDA GPUs are available

运行环境：Windows 11系统，搭载RTX 3080显卡。已尝试删除所有conda环境并重新创建，问题仍未解决。

collect_env输出内容：

PyTorch version: 1.11.0
Is debug build: False
CUDA used to build PyTorch: 11.3
ROCM used to build PyTorch: N/A

OS: Microsoft Windows 11 Pro
GCC version: Could not collect
Clang version: Could not collect
CMake version: version 3.22.5
Libc version: N/A

Python version: 3.8.5 (default, Sep  3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] (64-bit runtime)
Python platform: Windows-10-10.0.22000-SP0
Is CUDA available: False
CUDA runtime version: 11.2.152
GPU models and configuration: GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3080
Nvidia driver version: 516.94
cuDNN version: Could not collect
HIP runtime version: N/A
MIOpen runtime version: N/A
Is XNNPACK available: True

Versions of relevant libraries:
[pip3] numpy==1.19.2
[pip3] pytorch-lightning==1.4.2
[pip3] torch==1.11.0
[pip3] torch-fidelity==0.3.0
[pip3] torchmetrics==0.6.0
[pip3] torchvision==0.12.0
[conda] blas                      1.0                         mkl
[conda] cudatoolkit               11.3.1               h59b6b97_2
[conda] mkl                       2021.4.0           haa95532_640
[conda] mkl-service               2.4.0            py38h2bbff1b_0
[conda] mkl_fft                   1.3.1            py38h277e83a_0
[conda] mkl_random                1.2.2            py38hf11a4ad_0
[conda] numpy                     1.19.2           py38ha4e8547_1
[conda] numpy-base                1.19.2           py38h5bb6eb2_1
[conda] pytorch                   1.11.0          py3.8_cuda11.3_cudnn8_0    pytorch
[conda] pytorch-lightning         1.4.2                    pypi_0    pypi
[conda] pytorch-mutex             1.0                        cuda    pytorch
[conda] torch-fidelity            0.3.0                    pypi_0    pypi
[conda] torchmetrics              0.6.0                    pypi_0    pypi
[conda] torchvision               0.12.0               py38_cu113    pytorch

• 对齐CUDA版本：从collect_env输出可见，PyTorch基于CUDA 11.3编译，但系统CUDA Runtime版本为11.2，版本不匹配可能导致CUDA无法识别。可二选一操作：
  1. 升级系统CUDA至11.3版本；
  2. 卸载当前PyTorch，重新安装适配CUDA 11.2的PyTorch 1.11.0版本，执行命令：

     conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.2 -c pytorch
     

• 验证PyTorch CUDA可用性：激活conda环境后，执行以下命令确认基础CUDA调用是否正常：

  python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
  python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"
  

  若输出True和对应CUDA版本号，说明PyTorch的CUDA支持正常，问题可能出在Stable Diffusion的运行配置上。
• 设置GPU优先调用：在Windows设置的「系统 > 显示 > 图形设置」中，找到conda环境下的python.exe（路径一般为conda安装目录/envs/你的环境名/python.exe），将其图形性能设置为「高性能」，确保程序优先调用独立显卡。
• 更新显卡驱动：RTX 3080需要适配CUDA 11.x的驱动，当前516.94版本虽支持，但可尝试更新至最新的NVIDIA Game Ready或Studio驱动，修复潜在兼容性问题。
• 重装依赖环境：若上述步骤无效，完全卸载conda环境后，手动指定CUDA版本重新安装所有依赖，避免自动安装过程中出现版本不匹配情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Batfrog