Windows更新CUDA

经过整整一天的奋战,终于成功更新了CUDA!!!特此记录一下这个艰难的过程~~

(最最最先要确定的是,你的电脑得是支持GPU的!!!)

一、查看电脑现存CUDA版本

电脑搜索NVIDIA,在出现的页面中的左下角点击“系统信息”,出现以下界面,可以看到驱动版本是431.84(右上部分)。点击组件:

可以看到CUDA版本是10.1,是比较低的。接下来就开始更新!!

 二、卸载现有版本

 控制面板---->程序---->程序和功能---->找到NVIDIA开头的东西,都卸载掉

(有的人说不卸载图片上的最后几个,我习惯都删了,然后都换成新的)

 三、下载版本

1.下载最新驱动

打开NVIDIA官网​​​​​​​​​​​​,点击右上角“驱动程序”,在如下界面选择自己电脑的配置,点击“搜索”即可出现最新的驱动。下载到D盘或者任意位置。(下图是我自己电脑的配置。如果是笔记本的话,产品系列就选择带notebook的)

 2.下载CUDA

打开CUDA,找到合适的CUDA Toolkit点击下载(到D盘或者任意位置)。我准备安装pytorch,所以我选择的是最新的12.2.0。

3、下载cuDNN 

打开cuDNN,找到对应版本的并且下载(到D盘或者其他位置)。我刚刚下载的CUDA是12.2,所以我应该下载如下所示版本。

 注意:得先点击右上角的“join”注册(免费)或者登录你自己的账户,才能下载!!!

四、安装

如下图是刚刚下载好的三个安装程序

1、安装驱动程序

点击上图显示的“536.67”应用程序,安装最新的驱动程序。安装时一直默认即可。

 2、安装CUDA

点击上图最后一个应用程序 cuda 进行安装,安装位置可以随便选一个,因为这只是一个临时文件,安装完毕后会自动删除。(我是新建了一个A文件夹)

选择自定义安装

注意:不选择后三项(因为上一步安装了),并且不使用VS的话就不选择“CUDA”中的Visual Studio

直接一直下一步(它默认安装到C盘,只占用三个G左右,所以可以安到C盘)

出现如下界面则安装成功!

3、配置cuDNN

解压刚刚下载的cudnn压缩包,把里面的三个文件夹复制到NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vxx.x   所在的路径下(我的路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2)。复制时候选择“替换掉原文件”。

替换后 :

 之后打开环境变量,将NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vxx.x路径里面的bin、include、lib、libnvvp四个文件夹的路径加入系统变量中。如下:

 五、验证

win+R,输入cmd,打开命令提示符,输入nvidia-smi。如下,CUDA成功变成了12.2版本!!! 


大功告成!!!希望看到这条博客的小伙伴都能安装成功!

<think>好的,用户现在问的是如何更新CUDA。之前他们问过如何更新PyTorch,现在可能是在升级PyTorch之后遇到了CUDA版本不兼容的问题,或者想要使用新版本的CUDA来提升性能。首先,我需要确认用户对CUDA的了解程度,但根据之前的对话,他们可能已经有一定的使用经验,比如在Anaconda环境中使用PyTorch。 接下来,我需要明确CUDA更新流程。但要注意,CUDA是NVIDIA的并行计算平台,通常通过显卡驱动和工具包来安装。因此,更新CUDA可能涉及两个方面:驱动程序的更新CUDA工具包的更新。用户可能混淆了这两者,所以需要解释清楚。 用户可能的需求是希望使用更高版本的CUDA来支持更新的深度学习框架或功能,比如PyTorch的新版本可能需要CUDA 11.7或12.x。因此,我需要分步骤说明如何检查当前CUDA版本,更新驱动,安装新CUDA工具包,以及验证安装。 另外,用户可能使用conda环境,之前用conda安装PyTorch时可能已经通过conda安装了cudatoolkit。这时候,可能需要指导他们通过conda更新cudatoolkit,或者从NVIDIA官网下载安装。需要区分这两种情况,并提供对应的命令或步骤。 还要注意,更新CUDA驱动可能会影响系统其他部分,比如图形界面,所以需要提醒用户谨慎操作,尤其是在生产环境中。此外,不同的操作系统(如Windows和Linux)步骤不同,但用户之前使用的是bash命令,可能是在Linux或WSL环境下,不过可能需要确认,但回答中最好涵盖不同系统的情况。 另外,常见问题如版本兼容性,比如PyTorch版本是否支持新安装的CUDA版本,需要提醒用户检查官方文档。例如,PyTorch的官网会列出支持的CUDA版本,用户需要确保两者兼容。 总结步骤:检查当前版本、更新显卡驱动、安装新CUDA工具包(通过官网或conda)、环境变量配置、验证安装、处理常见问题。同时需要注意用户可能遇到的依赖冲突,建议创建新环境或使用虚拟环境隔离。 最后,确保回答结构清晰,逐步引导用户操作,并提示注意事项,比如备份数据、生产环境测试等,确保用户不会因为操作失误导致系统问题。</think>以下是更新CUDA的详细指南,包含多平台操作说明和常见问题解决方案: --- ### 一、确认当前CUDA环境 #### 1. 查看CUDA驱动版本(反映驱动支持的最高CUDA版本) ```bash nvidia-smi ``` *输出右上角显示的最高支持CUDA版本,例如:CUDA Version: 12.2* #### 2. 查看实际安装的CUDA工具包版本 ```bash nvcc --version ``` *注意:若通过conda安装cudatoolkit,真实版本可能与驱动支持版本不同* --- ### 二、更新前的必要准备 1. **重要数据备份** 2. **记录当前驱动版本** ```bash cat /proc/driver/nvidia/version # Linux ``` *Windows可通过NVIDIA控制面板查看* 3. **访问NVIDIA驱动下载中心**: https://www.nvidia.com/Download/index.aspx --- ### 三、分场景更新指南 #### 场景1:仅需更新CUDA工具包(不升级驱动) *适用于驱动已支持更高CUDA版本的情况* ```bash conda install cudatoolkit=11.8 -c conda-forge # 通过conda更新 ``` 或 ```bash pip install nvidia-cudnn-cu11==8.9.4.25 # 配套cudnn更新 ``` #### 场景2:完整CUDA套件升级(包含驱动) *推荐使用官方.run文件(Linux)或exe安装包(Windows)* ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run sudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run ``` *安装时注意取消勾选驱动更新(如需保留原有驱动)* --- ### 四、环境变量配置(Linux示例) ```bash # 在~/.bashrc中添加 export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` *执行`source ~/.bashrc`生效* --- ### 五、验证更新结果 1. **编译并运行官方测试用例**: ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery ``` 2. **查看各组件版本一致性**: ```bash nvidia-smi # 驱动支持的CUDA版本 nvcc --version # 编译器版本 cat /usr/local/cuda/version.txt # 工具包版本 ``` --- ### 六、版本兼容对照表 | 深度学习框架 | 推荐CUDA版本 | 最低驱动要求 | |--------------|-------------|-------------| | PyTorch 2.1 | 11.8/12.1 | 535.86.01 | | TensorFlow 2.13 | 11.8 | 520.61.05 | --- ### 七、常见问题解决 1. **版本冲突报错**: ```bash conda create -n cuda12 python=3.10 # 创建隔离环境 conda activate cuda12 conda install cudatoolkit=12.1 -c nvidia ``` 2. **驱动回滚方法**: ```bash sudo apt purge nvidia* # Linux sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run --silent # 指定旧版本驱动 ``` --- ### 八、重要注意事项 1. 生产服务器建议使用`apt-get`或`yum`进行驱动管理 2. Windows系统更新后需手动配置`CUDA_PATH`环境变量 3. 多版本共存时使用`update-alternatives`管理符号链接(Linux) 建议通过官方文档验证版本兼容性:https://docs.nvidia.com/cuda/
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