CUDA各版本之间的区别主要体现在：1.功能增强；2.兼容性变化；3.性能提升；4.支持的设备不同；5.错误修复和稳定性改进。总的来说，随着CUDA版本的升级，NVIDIA一直在不断地优化其性能，增加新的功能，提高了CUDA的易用性和稳定性。每一个新的CUDA版本都可能带来一些新的功能或者API。
1.功能增强
每一个新的CUDA版本都可能带来一些新的功能或者API。例如，CUDA 10引入了一个全新的任务图功能，这允许用户将一系列的任务（例如内核、数据传输等）组织成一个图形，从而提高执行效率。而CUDA 11则引入了支持计算能力8.0的设备，同时引入了新的编程模型和库功能。
2.兼容性变化
每个CUDA版本对于旧版CUDA编译的代码的兼容性也可能有所不同。有些新版本可能不再支持一些旧版本的特性，或者对某些API的行为进行了修改，这可能会对旧代码的运行造成影响。
3.性能提升
随着CUDA版本的升级，NVIDIA一直在不断地进行优化，以提高运行速度和效率。例如，CUDA 9引入了Cooperative Groups，一个新的编程模型，可以帮助开发者更容易地编写并行和并发代码。
4.支持的设备不同
每个CUDA版本都支持一系列的GPU设备，随着版本的升级，支持的设备列表也会更新。有些新的GPU设备可能只在新版本的CUDA中得到支持。
5.错误修复和稳定性改进
每一个新版本的CUDA都会修复一些已知的错误，并且提高CUDA的稳定性和可靠性。这些改进使得新版本的CUDA在实际使用中更加稳定，可以处理更多的任务。
延伸阅读
CUDA版本升级对深度学习的影响
随着深度学习的发展，GPU成为训练深度学习模型的主要工具，其中CUDA技术起到了核心作用。每次CUDA的版本升级都会对深度学习带来一定的影响，尤其是在性能优化和新功能引入方面。
例如，新版本的CUDA可能会引入一些新的并行编程模型，这将使得深度学习算法在GPU上的运行更为高效。此外，新版本的CUDA也可能会引入一些新的库函数，例如用于进行线性代数计算、随机数生成等的函数，这些新功能都可能会对深度学习的实现带来便利。
然而，CUDA版本升级也可能带来一些挑战。例如，新版本可能不再支持一些旧的函数或特性，这可能需要开发者对已有的代码进行修改。此外，新版本的CUDA可能需要新的GPU设备才能完全利用其功能，这可能会导致一些旧的设备无法使用新的CUDA版本。
因此，对于深度学习的研究者和工程师来说，理解每个CUDA版本的新特性和变化，以及它们对深度学习可能产生的影响，是非常重要的。
