这个问题我曾经几年前在Ubuntu上总结过：
如何在Ubuntu 20.04的Anaconda不同环境中安装不同的CUDA版本（2020年8月）_ubuntu用anaconda安装不同版本的cuda-CSDN博客
感觉当时的解决方法还比较复杂。最新有一台新的Windows 11系统想安装低版本的CUDA，感觉肯定不能使用上面这个博客的方法了（要改什么软连接和修改环境变量），所以搜了些博客，但是发现有些并不好用。
首先试了这篇博客里的方法： cuda环境配置（anaconda虚拟环境版，含pytorch-gpu安装）_anaconda安装cuda-CSDN博客
首先在Anaconda Prompt中执行：
conda search cudatoolkit --info感觉出来的结果都比较老了，下面这个是最新的：
cudatoolkit 11.8.0 hd77b12b_0
-----------------------------
file name : cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda
name : cudatoolkit
version : 11.8.0
build : hd77b12b_0
build number: 0
size : 639.8 MB
license : NVIDIA End User License Agreement
subdir : win-64
url : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64/cudatoolkit-11.8.0-hd77b12b_0.conda
md5 : b4d092125c2857c1c4c4cc13025cbda4
timestamp : 2023-05-02 04:44:01 UTC
constraints :
- __cuda >=11.0
dependencies:
- vc >=14.1,<15.0a0
- vs2015_runtime >=14.16.27012,<15.0a0
按照上面这篇博客的介绍：
conda install cudatoolkit=11.8.0运行完之后执行：
nvcc -V发现CUDA的版本并没有变化，呵呵呵，这个方法不靠谱啊。
然后又用了第二篇博客的方法：anaconda安装cuda cudnn pytorch（win11）_conda install pytorch torchvision torchaudio pytor-CSDN博客
例如我希望安装CUDA 11.7.0，那么只需要运行：
conda install cuda -c nvidia/label/cuda-11.7.0我之前没有这样试过，感觉确实简单，执行完后再执行nvcc -V：
nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0
如果推出当前Anaconda的虚拟环境，再执行nvcc -V：
nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Feb_27_16:28:36_Pacific_Standard_Time_2024
Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.99
Build cuda_12.4.r12.4/compiler.33961263_0
可以看到这两次的CUDA版本确实是不一样的。感觉这个方法比我几年前总计的简单多了，不知道在Linux上适用不，感觉也应该适用，感兴趣的朋友可以自己测试一下。