各个历史版本 cuda toolkit 下载链接

最新推荐文章于 2025-03-18 16:52:51 发布
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分类专栏： 深度学习笔记 文章标签： cuda DL

各个历史版本 cuda toolkit 下载链接

      发现cuda toolkit 8.0 _windows_7_locoal  版本的 无法下载，  但是笔记本目前是win7系统， 找了之前的7.5版本了，为了便于今后更快捷，保存下各个历史版本cuda toolkit

      cuda历史各个版本下载链接

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


【NVIDIA】 CUDA Toolkit工具包下载
jn10010537的博客
11-16 5754
【NVIDIA】 CUDA Toolkit工具包下载1、CUDA Toolkit历史工具包2、下载示例 1、CUDA Toolkit历史工具包 英伟达 CUDA Toolkit 历史工具包的网址： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 如下图： 网站需要用户注册，且响应及其缓慢。 2、下载示例 比如下载cuda-10.0，跳转到如下网址： https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-arch
如何在服务器上完全离线配置CUDA环境
qq_31768873的博客
10-22 1544
如何在服务器上离线配置CUDA环境查看显卡驱动以及适配的最高CUDA版本安装Anaconda Or Miniconda功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 查看显卡驱动以及适配的最高CUDA版本 你好！ 这是你第一次使用
CUDA Toolkit 下载，安装，验证
qyhua的专栏
01-18 7744
官网默认显示当前的最新版本，这里以安装CUDA Toolkit 12.2 为示例下载完成。
笔记：Windows CUDA Toolkit安装、pytorch gpu版本安装
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Windows CUDA Toolkit安装、pytorch gpu版本安装
NVIDIA CUDA各版本下载链接(包括最新12、11版本和以往10.2版本）
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以下是从NVIDIA官网转过来的链接，方便需要下载各种版本CUDA的同学。 Latest Release CUDA Toolkit 11.4.2 (September 2021), Versioned Online Documentation Archived Releases CUDA Toolkit 11.4.1 (August 2021), Versioned On/line Documentation CUDA Toolkit 11.4.0 (June 2021), Versioned On/lin
cuda、cudnn、cudatoolkit的所有版本下载网址
QT-Smile
06-02 3875
cuda、cudnn、cudatoolkit的所有版本下载网址
2023最新最全【CUDA Toolkit 12.3】下载安装零基础教程【附安装包】
资深程序员，曾自学JAVA，C#，如今从业于网安行业
11-17 2462
CUDA还提供了丰富的工具和库，如CUDA深度学习库、CUDA图形库、CUDA FFT等等。目前，CUDA已经成为GPU并行计算的重要平台，广泛应用于科学计算、高性能计算、机器学习、计算机视觉、游戏开发等领域。开发人员使用CUDA编写的程序可以在NVIDIA GPU上运行。CUDA为程序员提供了直接操纵GPU的工具和API，程序员可以充分利用GPU的强大并行处理能力，通过并行计算加速程序执行速度。
cuda各版本下载地址
qq_44630788的博客
07-11 457
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudatoolkit下载
08-12
- *2* [【资源记录】各个历史版本 cuda toolkit 下载链接](https://blog.youkuaiyun.com/gtf215998315/article/details/105359743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source...
CUDA Toolkit 12.3 镜像
12-31
对于 CUDA Toolkit 12.3 版本的具体下载地址如下： - 访问[NVIDIA 开发者官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)[^4]，这里可以找到所有历史版本的 CUDA Toolkit。 - 在网页上查找对应于所需...
linux多版本cuda
03-09
当计划在同一台机器上部署多种CUDA版本时，可以从[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)获取所需的历史发行版。每种CUDA版本应独立安装到不同的文件夹中，避免覆盖原有安装。例如： ...
cuda toolkit各版本windows系统下载
11-05
百度网盘提供，包含以下三种版本的cuda toolkit和对应的cudnn版本，适合windows10系统。 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip cuda_10.1.243_426.00_win10.exe cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.0.2_451.48_win10.exe cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
CUDA工具包9.1.85 for windows 10
02-22
cuda 9.1.85 for windows 10，附有cuda_9.1.85.1_windows(补丁1（2018年1月25日发布））。
Win7系统CUDA 8.0和cuDNN7.1 下载链接.txt
05-23
之前本人已经上传过了Win7和Win10系统的CUDA 9.0以及相应的cuDNN版本，那么这次为什么又会上传CUDA 8.0呢？其实是因为本人在学习PaddlePaddle框架的过程中遇到了坑，发现在Win7系统上PaddlePaddle框架最高只支持CUDA 8.0，因此希望大家能够跳过这个坑。该资源是我本人从NVIDIA官网下载的CUDA和cuDNN，考虑到有的人可能无法在官网下载，而且下载cuDNN还需要注册登录，因此特意将其上传百度网盘，以方便大家下载。
Ubuntu18.04 APT方式安装CUDA10.0+cuDNN7.6.3
Day1more的博客
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目录参考资料1. 下载本地安装包1.1 下载CUDA安装包1.2 下载cuDNN安装包2. 安装软件包2.1 添加本地和网络软件仓库2.2 安装软件包3. 安装完成后的操作3.1 必须的操作设置环境变量3.2 推荐的操作编译例程并测试 参考资料 TensorFlow安装指南中的安装CUDA和cuDNN的方式是采用apt包管理器。TensorFlow安装指南-GPU支持 包管理器的安装方式也是NV...
CUDA各个版本下载网址
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01-15 1万+
CUDA 各个版本下载网址CUDA Toolkit ArchiveCUDA Toolkit 9.2 (May 2018)CUDA Toolkit 9.1 (Dec 2017)CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017)CUDA Toolkit 8.0 GA2 (Feb 2017)CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)CUDA Toolkit 7.5 (Sept...
下载CUDA Toolkit 11.6.0
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这里我为了和博客里的教程保持一致，我选择了CUDA11.6。点击：CUDA Toolkit 11.6.0。
cuda、cudnn、tensorrt各个版本下载地址汇总以及版本关系查询
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cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveLog in | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/tensorrt-download
CUDA和cuDNN各版本下载及版本对应关系
星光
12-07 9万+
CUDA和cnDNN是支持NVIDIA支持GPU的两个库，分别用于高性能计算和深度神经网络计算的支持。 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是NVIDIA支持GPU的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。可以看作使能GPU的驱动程序或算法SDK。 cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它可以在GPU上完成高效的深度学习计算。 CUDA历史版本下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-
cudatoolkit下载慢
03-15
### 加快CUDA Toolkit下载速度的方法 为了提高CUDA Toolkit的下载速度，可以采取以下几种方法： #### 方法一：选择本地镜像源 如果使用的是`conda`作为包管理器，在安装过程中可以选择国内的镜像站点来提升下载速度。例如清华大学开源软件镜像是一个常用的解决方案[^3]。通过配置`conda`的镜像地址为清华或其他国内镜像站点，能够显著减少网络延迟。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 完成上述设置之后再运行命令 `conda install cudatoolkit=10.2 -c pytorch` 可能会改善下载效率[^2]。 #### 方法二：手动下载并安装CUDA Toolkit 另一种方式是从NVIDIA官网或者可信第三方资源网站上直接获取对应版本的CUDA Toolkit压缩文件。这种方法绕过了依赖于在线环境变量解析的时间消耗以及可能存在的带宽瓶颈问题。具体操作如下： - 访问[NVIDIA CUDA TOOLKIT](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，依据操作系统挑选合适的选项； - 下载完成后按照官方文档指示逐步执行离线模式下的安装流程； 对于某些特定场景下（比如企业内部网络），这种方式尤其适用因为可以直接规避公网连接带来的不确定性因素影响。 #### 方法三：调整Conda频道优先级与缓存策略 有时即使更换了较快的镜像源仍存在部分大型组件加载缓慢的情况，则需进一步优化Conda的工作机制参数设定。可以通过修改`.condarc`配置文件中的几个关键项达到目的: ```yaml always_yes: true show_channel_urls: true channel_priority: flexible ``` 此外还可以清理旧有的索引数据重新构建新的映射关系从而获得更快响应时间: ```bash conda clean --all conda update conda ``` 以上措施综合运用通常可有效缓解因远程服务器性能波动而导致的大规模科学计算框架部署过程中的卡顿现象。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 测试是否成功启用GPU支持功能模块 ```
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