对于Linux操作系统虚拟化型GPU实例，安装了GRID驱动和低版本的CUDA后，可能会因为CUDA版本受限于GPU的驱动版本，导致依赖高版本CUDA的应用程序在该低版本CUDA环境中运行时报错，本文介绍这种情况的解决方案。
问题现象
对于Linux操作系统虚拟化型GPU实例，安装了GRID驱动和低版本的CUDA（例如版本为11.4）后，运行依赖高版本CUDA的应用程序（本文以依赖CUDA 12.2版本的matrixMul应用程序为例）时报错，提示信息如下：
问题原因
由于CUDA版本受限于GPU的驱动版本，对应关系请参见驱动版本与CUDA版本的对应表，从而导致依赖高版本CUDA（例如CUDA 12.2）的应用程序无法在低版本CUDA（例如CUDA 11.4）环境中运行。本文采用升级CUDA兼容工具包的方法来解决低版本CUDA环境能正常运行依赖高版本CUDA的应用程序。
解决方案
本方案以Ubuntu 20.04操作系统GPU实例为例。
远程连接Linux操作系统GPU实例。
具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux实例。
执行以下命令，下载CUDA 12.2兼容工具包。
本示例以下载Ubuntu 20.04系统X86_64架构的兼容工具包为例，您可以根据GPU实例的操作系统版本和架构从CUDA兼容包下载地址中选择匹配的兼容工具包下载即可。
sudo wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-compat-12-2_535.104.05-1_amd64.deb执行以下命令，从指定
.deb文件提取文件并解压缩到指定目录。重要本示例以解压到
/home目录为例，请替换为您的实际目录路径。sudo dpkg -x cuda-compat-12-2_535.104.05-1_amd64.deb /home依次执行以下命令，配置高版本CUDA的环境变量。
sudo echo "export LD_LIBRARY_PATH=/home/usr/local/cuda-12.2/compat:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc执行应用程序验证运行是否正常。
本示例以执行
matrixMul应用程序为例，显示如下图所示，表示应用程序运行成功。