问题描述：

GLIP demo从T4卡的服务器上迁移到4090卡上，同样的docker镜像，同样的启动脚本，竟然报错了：

原因分析：

环境里的cuda版本是11.0，网上看到4090支持的cuda最低版本是11.8

尝试解决第一步：

升级cuda版本，安装cuda11.8

打开nvidia官网，找到安装命令：

官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

安装时，不勾选‘driver’，按空格即可。安装好后，nvcc -V，检查是否安装成功。

启动服务，被催地发现，仍然报同样的错。

继续分析：

检查torch版本，是否torch版本和cuda不兼容导致。

环境中torch版本：1.9.1+cu102

对比该服务器上其它正常可用跑训练或推理的docker环境，发现 torch版本：1.9.1+cu111的运行正常。

尝试解决第二步：

更新torch版本：1.9.1+cu111

pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

直接 pip install torch==1.9.0+cu111 ，是会报错的，需要加上后面的地址。

再次启动demo，无报错，问题解决。

最后

有一种可能，不需要升级cuda版本，直接更新torch版本就可以解决问题。时间原因，不做验证了。