英伟达GPU、CUDA和PyTorch这三者的关系，可以理解为硬件、工具与应用的层层递进关系。

简单来说：GPU是负责计算的硬件；CUDA是让开发者能操控GPU进行计算的工具；而PyTorch则是利用CUDA，让研究人员和工程师能方便地使用GPU训练模型的软件库。

· 1. 英伟达GPU卡 —— 物理层
  它是核心的物理硬件，负责高强度并行计算，是深度学习训练和推理的算力基础。
· 2. CUDA —— 系统层
  CUDA是英伟达推出的并行计算平台和编程模型，包含驱动程序和工具包两部分。它就像GPU的“操作系统”，提供了直接操作GPU的底层接口。如果没有它，开发者就需要用非常复杂的机器语言编程，无法高效利用GPU。
· 3. PyTorch —— 应用层
  PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，为研究人员提供了简洁的接口（如tensor.cuda()）。它内部集成了CUDA工具包，并调用由CUDA实现的cuDNN等高性能库。当你编写model = model.cuda()时，实际就是PyTorch在背后通过CUDA，将数据和计算任务高效地分配给了GPU。

一个形象的类比是：
英伟达GPU卡是引擎，CUDA是控制引擎的方向盘和油门，而PyTorch则是一辆自动挡汽车。你不需要直接操作方向盘背后的复杂机械原理，只需要踩油门（调用PyTorch的GPU接口），汽车就会自动通过方向盘和油门（CUDA）来驱动引擎（GPU）前进。

总结一下完整的调用链：
PyTorch代码 调用 → CUDA/cuDNN库 调用 → GPU驱动程序 调用 → GPU硬件进行计算。

希望这个解释能帮你理清它们的关系。如果你还想了解如何查看它们的版本兼容性，或者安装时需要注意什么，我可以继续为你介绍。