cuda安装

最新推荐文章于 2025-04-17 10:55:07 发布
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分类专栏： 备份记录 文章标签： 深度学习 pytorch tensorflow
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本文档详细介绍了如何验证NVIDIA驱动是否安装以及如何安装和验证CUDA Toolkit和cuDNN。步骤包括使用nvidia-smi检查驱动版本，下载并安装CUDA和cuDNN，将cuDNN文件复制到对应目录，最后通过运行nvcc-V、deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe来验证安装成功。

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

方式一：验证英伟驱动是否安装nvidia-smi
，以及安装的驱动版本在这里插入图片描述方式二：查看驱动版本信息在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

cuda toolkit与driver对应表：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

下载cuda toolkit
下载cuDnn（需要注册账号，随便填）
在官网，资源中下载cuDNN
在这里插入图片描述

选择自定义安装，勾选cuda组件
在这里插入图片描述

安装路径选择（我选择默认路径）
在这里插入图片描述

下一步，勾选undestan
在这里插入图片描述
装好后会默认生成cuda_path,chda_path_vxx(版本)两个环境变量
在这里插入图片描述
安装cuDNN
1、解压cuDNN文件，将三个文件夹复制到cuda toolkit的安装目录下
在这里插入图片描述

验证安装是否成功：
nvcc -V
在这里插入图片描述
cmd切换到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite路径下，然后运行一下命令
运行：deviceQuery.exe文件
在这里插入图片描述
运行：bandwidthTest.exe
在这里插入图片描述
出现以上结果就算正确安装完成。

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### CUDA 安装指南 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型，能够利用 GPU 的强大性能进行加速计算。以下是针对不同操作系统环境下的 CUDA 安装指南。 #### 1. 确认系统需求 在安装 CUDA 之前，需要确保以下条件满足： - 确保显卡支持 CUDA[^3]。 - 确认已安装的 NVIDIA 驱动版本是否兼容目标 CUDA 版本。例如，RTX 3090 支持的驱动版本为 450 或更高版本[^1]。 #### 2. Linux 下的 CUDA 安装 对于 Ubuntu 18.04，可以参考以下步骤完成 CUDA 的安装： - **安装 NVIDIA 驱动**：首先确保系统的 NVIDIA 驱动已经正确安装，并且驱动版本与目标 CUDA 版本兼容。可以通过命令 `nvidia-smi` 检查当前驱动版本[^5]。 - **下载 CUDA Toolkit**：访问 NVIDIA 官方网站[^2]，选择适合操作系统的 CUDA 版本进行下载。 - **安装 CUDA**：可以选择本地安装程序或网络安装器。推荐使用 RPM 安装程序以减少初始下载量[^4]。 - **配置环境变量**：将 CUDA 的路径添加到 `.bashrc` 文件中，例如： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - **验证安装**：运行 `nvcc --version` 检查 CUDA 编译器是否成功安装[^5]。 #### 3. Windows 下的 CUDA 安装 在 Windows 系统上，CUDA 的安装过程如下： - **安装 NVIDIA 驱动**：确保安装了最新的显卡驱动。 - **下载 CUDA Toolkit**：从 NVIDIA 官方网站下载对应版本的 CUDA Toolkit[^2]。 - **执行安装程序**：根据提示完成 CUDA 的安装，包括自定义安装选项如 cuBLAS、cuFFT 等组件的选择[^2]。 - **配置环境变量**：将 CUDA 的路径添加到系统环境变量中。 - **验证安装**：运行 `nvcc --version` 和 `deviceQuery` 样例程序检查 CUDA 是否正常工作。 #### 4. cuDNN 的安装 cuDNN 是 NVIDIA 提供的一个深度神经网络库，通常与 CUDA 结合使用。安装步骤如下： - **下载 cuDNN**：从 NVIDIA 开发者网站下载对应 CUDA 版本的 cuDNN[^2]。 - **解压文件**：将下载的压缩包解压到指定目录。 - **替换文件**：将解压后的文件复制到 CUDA 的安装目录下，覆盖原有文件[^2]。 - **验证安装**：运行 `cudnnGetVersion()` 和 `cudaGetDeviceProperties()` 测试 cuDNN 是否正常工作[^2]。 ```python import tensorflow as tf print("cuDNN version:", tf.sysconfig.get_build_info()['cudnn_version']) ``` #### 5. 其他注意事项 - 如果需要在服务器上安装较新的 CUDA 版本，建议选择常用的版本（如 11.8、12.1 或 12.4），以便更好地适配 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架[^3]。 - 对于 Redhat 或 CentOS 系统，推荐使用 RPM 安装程序以简化依赖项管理。
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