Entendiendo la tabla de versiones CUDA en FP-Studio: ¿Mínimo o sugerido?

Al revisar la documentación de instalación para FP-Studio, encontramos una tabla que detalla las versiones de CUDA asociadas a diferentes series de tarjetas gráficas. Inicialmente, es fácil asumir que estas cifras representan un requisito estricto: que cada GPU necesita exactamente esa versión específica como mínimo para funcionar.

Sin embargo, al analizar el contexto técnico y la naturaleza del ecosistema de desarrollo, resulta claro que esa interpretación es simplista. Las GPUs RTX 3XXX, por ejemplo, funcionan perfectamente con versiones posteriores a la indicada en la tabla. Esto nos lleva a una distinción vital: no estamos hablando de un límite mínimo de hardware, sino de las dependencias con las que los desarrolladores han empaquetado el software.

Es fundamental diferenciar entre la versión de CUDA soportada por el driver y la versión de CUDA con la que fue compilado PyTorch. Las RTX 5XXX muestran un ‘Driver CUDA Version’ de 12.9, pero una ‘Torch CUDA Version’ de 12.8, lo que confirma que estamos mirando a las ruedas (`cu124`, `cu126`, etc.) del framework.

Por ello, la conclusión más acertada es adoptar el mapeo sugerido por FP-Studio como una guía de optimización, y no como un requisito binario. Una RTX 3090 seguirá ejecutando código PyTorch compilado para CUDA 12.8 sin problemas, demostrando que las generaciones anteriores mantienen compatibilidad durante varias versiones.

A continuación presento la tabla definitiva con el mapeo correcto:

Mapeo final de FP-Studio

• RTX 2xxx: PyTorch cu124
• RTX 3xxx: PyTorch cu126
• RTX 4xxx: PyTorch cu128
• RTX 5xxx: PyTorch cu128