本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# CUDA 安裝和架構連結
<a name="overview-cuda"></a>

雖然深度學習都相當先進，但每個架構都提供「穩定」版本。這些穩定版本可能無法使用最新的 CUDA 或 cuDNN 實作和功能。您的使用案例和所需的功能可協助您選擇架構。如果您不確定，請搭配 Conda 使用最新的深度學習 AMI。它具有 CUDA `pip` 所有架構的官方二進位檔，使用每個架構支援的最新版本。如果您想要最新版本，以及自訂深度學習環境，請使用 Deep Learning Base AMI。

請查看[穩定與發行候選](overview-conda.md#overview-conda-stability)上的指南，以獲得進一步指導。

## 使用 CUDA 選擇 DLAMI
<a name="cuda-choose"></a>

[深度學習基礎 AMI](overview-base.md) 具有所有可用的 CUDA 版本系列

[使用 Conda 的深度學習 AMI](overview-conda.md) 具有所有可用的 CUDA 版本系列

**注意**  
我們不再在 中包含 MXNet、CNTK、Caffe、Caffe2、Theano、 Chainer 或 Keras Conda 環境 AWS 深度學習 AMIs。

如需特定架構版本號碼，請參閱 [深度學習 AMIs版本備註](appendix-ami-release-notes.md)

選擇此 DLAMI 類型，或使用**下一步**選項進一步了解不同的 DLAMIs。

選擇其中一個 CUDA 版本，並檢閱**附錄**中具有該版本的完整 DLAMIs 清單，或使用 **Next Up** 選項進一步了解不同的 DLAMIs。

**接下來**  
[深度學習基礎 AMI](overview-base.md)

## 相關主題
<a name="cuda-related"></a>
+ 如需在 CUDA 版本間切換的說明，請參閱 [使用深度學習基礎 AMI](tutorial-base.md) 教學課程。