WIN10系统下CUDA8.0以及CUDA5.1配置教程

01 为什么要下载CUDA8.0？

随着GPU的迅速发展，从9系列到10系列再到目前的20系列，GPU能够完成越来越多的计算任务，甚至已经超越了CPU的计算性能，因此显卡厂商NVIDIA发布了一种新的并行计算架构，CUDA（Compute Unified Device Architecture），通过使用GPU来加速复杂的计算问题，例如深度学习网络框架。而目前大多数深度学习框架如caffe，tensorflow都是以CUDA7.5和CUDA8.0为基础编写的，因此，想要使用上述深度学习框架进行学习的时候，最好配置CUDA8.0。

02 为什么要下载CUDNN5.1?

CUDNN是CUDADeepNeuralNetwork的简称，顾名思义，CUDNN是专门用于深度神经网络的GPU加速库，据大部分使用者使用情况来看，使用CUDNN进行深度神经网络学习，效率相比仅使用CPU运算可以提升3-5倍，这还仅是使用单卡的情况，若是同时使用多个显卡，效率会提升的更多。下载CUDA时，不同版本的CUDA匹配不同版本的CUDNN，若是想下载更高版本的CUDA，切记下载与之对应版本的CUDNN。为了学习caffe网络，这里仅配置了CUDNN5.1。

03 CUDA8.0配置

1、首先在以下链接中下载安装CUDA8.0，local和network都可以，区别仅在于：local将所有安装包都已下载完毕，打开NVIDIA界面后，仅需安装即可；而network是在NVIDIA界面中进行下载，并更新。下载选项如下图所示

2、下载完成后，双击打开，安装在默认路径下即可，打开后，首先会进行系统兼容性的检查，需要等待几分钟，等待完成后，会出现一个黄色感叹号的警告，这个可以忽略，直接继续即可，然后选择自定义，全部安装即可

3、可能出现的问题1
某些计算机的服务中，可以直接成功下载，而某些计算机会遇到这种问题，遇到这种问题是很让人心烦的，最主要的问题有2种，第一种，Visual Studio Integration安装失败，导致CUDA无法正常安装，如下图所示

遇到这种情况，别担心，是有解决办法的，首先我们需要在windows界面输入“服务”，并打开它；然后找到所有有关NVIDIA的进程，禁止它们；最后删除在C盘中的3大文件夹Program Files，Program Files(x86)和ProgramData中的所有和NVIDIA有关的文件夹，删除完毕后，再次安装即可成功安装，某些小伙伴可能对删除C盘中的文件很害怕，放心，NVIDIA的文件删除后并不会对系统产生任何影响。安装完成后的情况如下图所示。第二种办法是将CUDA目录下的Visual Studio Integration取消勾选即可

4、可能遇到的问题2
下载安装CUDA8.0仅是成功的第一步，第二部我们便需要检验CUDA8.0是否安装成功了，于是我们需要运行CUDA8.0自带的sample文件，运行之前，小伙伴们需要安装微软的编程软件Visual Studio，CUDA8.0自带的sample文件仅支持VS2010,2012,2013以及2015版本，更高版本的暂不支持，博主自身使用的是VS社区版2015。VS自带的sample文件可以在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0中找到，双击打开Samples_vs2015.sln文件后，我们可能会遇到的问题如是该解决方案中的所有文件都无法加载，如下图所示。

这种情况很容易让人误以为是自身的VS安装有问题，在重复卸载安装VS后，最后还是无法成功加载，最终感到心累而放弃。博主最初也遇到了这个问题，并且烦恼了2天，重复安装了数遍都没有效果，而且每次安装或者删除都需要花费大量的时间，最终发现了原因。原来是下载安装的过程中，杀毒软件将这些运行文件给删除了，因此无法加载，要解决这个问题，只需关闭杀毒软件，并重新安装即可加载成功，看到如下图显示初始化就证明加载成功了！

5、CUDA8.0环境配置
首先需要打开环境配置页面，在此电脑中点击右键，进入属性页面→点击高级系统设置→点击环境变量→进入环境变量页面。在系统环境变量中，需要增加的变量如下图所示，其中CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0是安装CUDA8.0后自动生成的系统变量，因此仅需增加其余5个即可。

之后，在用户变量中的Path中，增加如下路径

6、CUDA8.0测试
在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0文件夹下，生成Samples_vs2015.sln中的1_Utilities的解决方案，解决方案配置为release和x64，文件如下图所示

运行成功结果：

之后，在会C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\bin\win64\Release中得到bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe2个运行文件，同时按下win+r，在运行中打开cmd，cd到上述文件夹中，运行bandwidthTest和deviceQuery得到如下图所示的pass则代表成功了。


7、CUDNN5.1安装
点击下面链接,并找到Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0即可以下载CUDNN5.1
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse51b
下载完毕后，解压得到文件夹为cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1，并将文件夹中的bin，include，lib中的文件分别复制到CUDA目录下相对应的文件夹中，例如将cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1\cuda\bin\cudnn64_5.dll文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin中。

复制完毕后，恭喜你，全部安装成功！