GPU 相关安装

最新推荐文章于 2025-03-05 11:58:22 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： 深度学习 人工智能 python pytorch
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本文详细介绍了如何更新NVIDIA显卡驱动、安装CUDA工具包以及cuDNN，以确保支持深度学习运算。首先，从NVIDIA官网获取并安装最新驱动，然后根据驱动版本选择合适的CUDA版本进行安装，并将其添加到环境变量。接着，下载与CUDA版本匹配的cuDNN，解压后覆盖到CUDA安装路径。最后，通过NVIDIA官网查询显卡的算力信息，完成GPU相关模块的配置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

--------------------------------------------GPU 相关安装-----------------------------------------------

Step1 更新最新的nvdia显卡驱动

功能：硬件的驱动

驱动官网：官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA

查看驱动支持的cuda版本

Step2 安装对应的cuda toolkit

功能：cuda的运算平台

官网地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

注意：此处版本小于等于驱动支持的版本（版本向前兼容，即小于等于该版本的都行）

安装时记录下安装位置，下面会用到。安装时选择加到 环境变量 path中。

Step3 下载对应版本toolkit的cuDnn

功能：支持深度学习的运算包

官网地址cuDNN Archive | NVIDIA Developer

注意此处要适配对应的cuda toolkit。解压后覆盖到 cuda toolkit的路径下

附录：显卡算力查询 官网地址：CUDA GPUs - Compute Capability | NVIDIA Developer

至此GPU相关模块安装完毕。

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