我想在一个项目中使用 NVIDIA 的 CUDA 工具包，但我有一个 Intel(R) Iris Xe Graphics(Windows 11 Pro)。在安装 Nvidia Graphics GeForce Game Ready 时，出现以下错误 - “此 Nvidia 图形驱动程序与此版本的 Windows 不兼容。此图形驱动程序找不到兼容的图形硬件”
简而言之，NO.
Intel 在其任何 GPU 中尚不支持 CUDA 驱动程序。 尽管您可以找到一些可能的解决方法，例如this.
如果您的主要动机是基于机器学习的任务，您仍然可以考虑使用 Google Colab 或类似的工具。
[此外，大多数第 12 代英特尔处理器都有一个额外的高斯和神经加速器 (GNA)，可以帮助加速 ML 工作负载，尽管速度不如 GPU]
如前所述，通常 CUDA 是专有的，是为 NVIDIA 的硬件设计的。
可以在 gpu-lang-compat 存储库中找到关于编程模型和 GPU 供应商之间兼容性的重要概述：
SYCLomatic 将 CUDA 代码转换为 SYCL 代码，使其可以在 Intel GPU 上运行；另外，英特尔的DPC++兼容工具可以将CUDA转换为SYCL
就上下文而言，DPC++（数据并行 C++）是英特尔自己的 CUDA 竞争对手。它基于 SYCL，这是 Khronos Group 制定的更新、更高级别的标准，该标准还标准化了例如OpenCL.
编辑：由于问题是用 TensorFlow 标记的，正确的解决方案可能是使用 Intel® Extension for TensorFlow 让 TensorFlow 使用 Intel GPU。遗憾的是，硬件要求 没有指定英特尔® Iris Xe 显卡：
经过验证的硬件平台：
- Intel® Data Center GPU Max 系列，驱动程序版本：540
- Intel® Data Center GPU Flex Series 170, Driver Version: 540
- 实验：英特尔® Arc™ A 系列
所以这可能对 OP 没有帮助。
如果您有一些自定义 CUDA 代码，前面提到的工具可能仍然有价值。当然，您不需要任何 NVIDIA 驱动程序。