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本文详述在Windows电脑上配置GPU资源以加速YOLOv8模型训练的过程，包括检查GPU、更新驱动、安装CUDA和cuDNN、安装依赖库以及解除CUDA运行时间限制等步骤。
笔者有一台windows电脑，要想在训练yolo模型的时候提升速度，可以按照笔者本文的示例进行。
1、检查可用GPU资源
可以在设备管理器中检查电脑中是否含有GPU设备，如下图所示，可以在设备管理器中检查显卡信息，证明我们有GPU资源可以在训练模型的时候调用。
2、核对显卡算力
进入以下链接，查询所使用的显卡算力情况
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
可以看到，P5000的显卡算力为6.1，大于pytorch运行所需的最低算力3.5，具备训练加速的能力。
3、更新显卡驱动
访问以下链接，进入英伟达公司官网，输入显卡型号，最新的显卡驱动版本，如下图所示。
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
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