Windows10安装gpu

GPU 安装 本文介绍了如何在Ubuntu 22.04服务器上安装配置GPU驱动和CUDA Toolkit,以及如何在容器和Kubernetes环境中使用GPU资源。主要内容包括:1)CUDA平台简介;2)GPU驱动安装步骤;3)CUDA Toolkit安装方法;4)容器中GPU的配置使用;5)Kubernetes集群通过HAMI项目实现GPU资源调度。文章提供了详细的命令行操作指南和相关资源链接,帮助用户快速实现GPU资源在各类环境中的部署和使用。 阅读详情
 

1 查看gpu适用的gpu版本

打开NVIDIA控制面板(如果没有请安装),(1)点击“帮助”,(2)再点击“系统信息”,(3)最后点击“组件”。

我的电脑适配的版本是CUDA 10.2.88,注意:安装CUDA的版本只能小于或等于此版本,如下:

 

2 安装CUDA

2.1 下载CUDA

官网下载CUDA

官网地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

我选择的版本是CUDA Toolkit 10.2,选择版本如下:

 

2.2 安装CUDA

建议最好使用默认安装。

(1)双击cuda_10.2.89_441.22_win10.exe,开始安装。

 

(2)选择精简版

 

(3)选择下一步即可

3 安装深度学习cuDNN

3.1 下载cuDNN

不用用注册登录下载cuDNN,下载地址如下:

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

注意版本:cuDNN的版本必须适配CUDA的版本。获取下载地址,右键

 

3.2 安装cudnn

(1)解压cudnn-10.2-windows10-x64-v8.0.2.39.zip文件

(2)进入以下目录: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

 

(3)将cudnn-10.2-windows10-x64-v8.0.2.39目录下的“cuda\bin”目录下的文件,放在 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA"下对应的“v10.2\bin”目录中。

 

(4)同理将include、lib目录下对应的文件复制v10.2目录下即可。

 

4 添加环境变量

将bin和lib文件加入到系统环境变量中,如下:。

 

5 测试

进入"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA"目录下,找到如下文件;

 

在cmd页面中输入“bandwidthTest.exe”查看结果。

 

Windows11安装GPU版本的pytorch环境 Windows11系统下安装GPU版本的pytorch环境,期间会涉及到显卡驱动的安装或者升级,安装cuda 、cudnn 、anaconda、pycharm、pytorch 阅读详情

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MasonYyp
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