Windows7系统CUDA10.2环境下如何运行GPU版PyTorch？

你遇到的CUDA后端不可用问题，本质是当前安装的PyTorch为CPU版本，没有编译CUDA支持，无法调用显卡。
先明确两个你存疑的信息：

• CUDA 10.2确实是最后一个官方支持Windows 7的版本，11.0及以上版本最低仅支持Windows 10及以上系统，这个信息准确。
• PyTorch官方标注支持Windows7指的是历史版本兼容，目前官方安装源已经下架了Windows平台下适配CUDA10.2的最新版PyTorch安装包，默认执行安装命令装到的都是CPU版本，自然识别不到GPU。你之前碰到的nvidia-pyindex不支持Windows的问题无需处理，这个包只给Linux环境用，Windows下不需要单独安装Python版CUDA Toolkit。

方案1：保留Win7系统，安装适配的历史版本PyTorch（最快解决） #

1. 先彻底卸载当前的CPU版PyTorch相关包，打开命令提示符执行：

pip uninstall torch torchvision torchaudio -y

2. 安装最后一个适配Win7+CUDA10.2的PyTorch稳定版，对应版本号为torch 1.12.1+cu102、torchvision 0.13.1+cu102、torchaudio 0.12.1，安装时指定PyTorch官方CUDA10.2历史版本源即可。
3. 安装完成后重启Jupyter Notebook的Python内核，执行测试命令验证：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
# 配置正确会返回True
print(torch.cuda.get_device_name(0))
# 配置正确会输出你的GeForce GTX 1650显卡名称

4. 验证通过后再执行fdtd.set_backend("torch.cuda.float64")就不会报错，可正常调用GPU跑仿真。

方案2：升级系统到Windows10/11（长期使用推荐） #

如果后续需要使用更新版本的FDTD库、PyTorch或者其他GPU加速科学计算工具，建议直接升级系统到Windows10及以上。升级后不存在CUDA版本和系统的兼容限制，可以直接安装最新版带CUDA支持的PyTorch，也能获得后续的软件、安全更新支持。

你的GTX1650跑FDTD这类高度并行的网格计算任务，对比i7-4930K的12线程CPU并行，通常能获得5~15倍的速度提升，具体提升幅度和仿真网格规模、边界条件复杂度有关。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19548472