1. 全栈程序员必看首页

【CUDA】cuda安装 （windows版）[通俗易懂]

全栈程序员-用户IM • • 未分类

【CUDA】cuda安装 （windows版）[通俗易懂]【CUDA】cuda安装（windows版）前言官方教程安装工具的准备CUDAtoolkitDownloadcuDNNDownload2.CUDA安装与配置过程测试环境是否安装成功2、cuDNN配置运行官方自带的demo前言windows10版本安装CUDA，首先需要下载两个安装包CUDAtoolkit（toolkit就是指工具包）cuDNN官方教程CUDA：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-mic

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

【CUDA】cuda安装 （windows10版）

本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。。

一、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：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

cuDNN：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows

二、安装工具的准备

1. CUDA toolkit Download

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

官网安装：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

GA = General Availability,通用版本,指软件的通用版本。
RC=Release Candidate,含义 是”发布候选版”,它不是最终的版本,而是最终版(RTM=Release To Manufacture)之前的最后一个版本
在这里插入图片描述
官网说明文档，
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

在这里插入图片描述

CUDA的版本是跟显卡型号有关还是驱动有关？

一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限，比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。但是老的显卡可能无法更新到最新的显卡驱动，比如Fermi显卡只能装到391驱动，因此只能用到CUDA9.1。除此之外，显卡硬件与CUDA compute capability相关，当然编译时也可以指定streaming multiprocessor。新的架构支持更多特性就是了。

最终本人下载的

在这里插入图片描述

2. cuDNN Download

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

在这里插入图片描述

注册成功后的下载界面

在这里插入图片描述

可以使用下面网址，查看适配的 cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

本人下载的版本如下：

在这里插入图片描述

三、 CUDA 安装与配置过程

  1. 双击“exe文件”，选择下载路径（推荐默认路径）

在这里插入图片描述

  1. 安装选项

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

在这里插入图片描述

不要选Visual Studio Integration，即使选了也不能成功安装

在这里插入图片描述
如果本机的驱动版本(当前版本)小于cuda对应的版本（新版本），则选择，否则不选。如果当前版本小于新版本，并且不覆盖安装，之后电脑会频繁蓝屏或死机

  1. 记住安装位置，tensorflow要求配置环境

在这里插入图片描述

重点提醒：一定要记住这个路径，把这个路径保留下来，后面我们还会用到！！！

  1. 安装进行
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  1. 安装完成

在这里插入图片描述

查看系统变量中是否添加了路径，如果没有需要自己添加

在这里插入图片描述

测试环境是否安装成功

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

set cuda

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

四、cuDNN配置

1.解压

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：

  1. cuDNN 解压缩后的文件
    在这里插入图片描述

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\v11.1

后面那个v11.1是你自己的版本号

  1. CUDA 安装目录文件：
    在这里插入图片描述
    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。

  2. 拷贝成功后的文件
    在这里插入图片描述

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

2.添加至系统变量

  1. 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\v11.1\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp
  1. 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:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

参考博客：

https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/104246466

https://www.pianshen.com/article/8647746165/

https://blog.csdn.net/weixin_45494025/article/details/100746025

https://blog.csdn.net/u011473714/article/details/95042856

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/134152.html原文链接：https://javaforall.cn

【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

赞 (0)
全栈程序员-用户IM全栈程序员-用户IM
0 0


相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号