【CUDA安装详细教程】
目录
- 前言
- 一、cuda的下载及安装
-
- 1.cuda版本
- 2.CUDA toolkit Download
- 3.cuda安装
- 二、cuDNN下载及安装
-
- 1.cuDNN下载
- 2.cuDNN配置
前言
windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包
- CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）
- cuDNN
注：cuDNN 是用于配置深度学习使用
官方教程
CUDA：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation
cuDNN：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation
一、cuda的下载及安装
1.cuda版本
如何判断自己应该下载什么版本的cuda呢？
打开nvidia控制面板 -> 选择左下角的系统信息 -> 组件
第三行，可以看到自己电脑支持的cuda
2.CUDA toolkit Download
kCUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
点进去，按照如下配置选择，然后点击下载：
3.cuda安装
安装cuda时，第一次会让设置临时解压目录，第二次会让设置安装目录；
临时解压路径，建议默认即可，也可以自定义。安装结束后，临时解压文件夹会自动删除；
安装目录，建议默认即可；
注意：临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的，否则安装结束，会找不到安装目录的！
选择自定义安装
安装完成后，配置cuda的环境变量；
命令行中，测试是否安装成功；
双击“exe文件”，选择下载路径（推荐默认路径）
同意并继续
自定义安装，精简版本是下载好所有组件，并且会覆盖原有驱动，所以在这里推荐自定义下载
如果你是第一次安装，尽量全选
如果你是第n次安装，尽量只选择第一个，不然会出现错误
没有选择visual studio，后面说找不到，就返回取消了这个复选框
记住默认的安装路径
在安装了
Ok啦，点击下一步即可
查看环境变量
点击设置–>搜索高级系统设置–>查看环境变量
【如果没有需要自己添加】
系统变量的三四行有两个路径，是自动生成的
还有两个这个
有的小伙伴说后两个变量没有自动生成，没有生成的手动添加就行，注意自己的路径
这两个变量放在下面啦，方便复制
NVCUDASAMPLES_ROOT
NVCUDASAMPLES11_0_ROOT
验证是否安装成功：
运行cmd，输入nvcc --version 即可查看版本号；
set cuda，可以查看 CUDA 设置的环境变量。
nvcc --version
OR
nvcc -V
set cuda
安装成功。
二、cuDNN下载及安装
1.cuDNN下载
cuDNN地址如下，不过要注意的是，我们需要注册一个账号，才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
点击注册
注册成功后的下载界面
可以使用下面网址，查看适配的 cuDNN
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
选择跟自己的cuda版本适配的cudnn版本
选择如下版本
下载结果是一个压缩包
2.cuDNN配置
cuDNN叫配置更为准确，我们先把下载的 cuDNN 解压缩，会得到下面的文件：
解压后的文件：
下载后发现其实cudnn不是一个exe文件，而是一个压缩包，解压后，有三个文件夹，把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。
CUDA 的安装路径在前面截图中有，或者打开电脑的环境变量查看，默认的安装路径如下：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
拷贝时看到，CUDA 的安装目录中，有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹，这里注意，不需要担心，直接复制即可。cuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。【此处还是建议还是分别把文件夹的内容复制到对应文件夹中去】
现在大家应该可以理解，cuDNN 其实就是 CUDA 的一个补丁而已，专为深度学习运算进行优化的。然后再参加环境变量
添加至系统变量：
往系统环境变量中的 path 添加如下路径（根据自己的路径进行修改）
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp
验证安装是否成功
配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：
首先win+R启动cmd，cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:
大功告成！
参考：https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/123704930