cuda安装教程+cudnn安装教程

本教程详细介绍了如何在Windows系统上安装CUDA9.0和CUDNN7.0,包括下载链接、安装步骤、环境变量配置及验证安装成功的方法。确保GPU编程环境正确搭建。

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cuda9.0+cudnn7.0安装教程

 

1、下载cuda9.0

下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 

2、安装cuda

安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录;

临时解压路径,建议默认即可,也可以自定义。安装结束后,临时解压文件夹会自动删除;

安装目录,建议默认即可;

注意:临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的,否则安装结束,会找不到安装目录的!!!

选择自定义安装

安装完成后,配置cuda的环境变量;

命令行中,测试是否安装成功;

 

步骤如下(部分过程图):

安装完成,先查看系统变量,然后添加cuda的系统变量:

查看:

添加系统变量后如下图所示:

 

测试:

win+R

nvcc -V

nvcc --version

显示cuda版本号9.0   V9.0.176

说明安装成功!

 

3、cudnn下载

官网下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

4、cudnn安装

解压文件夹,将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录下,与之相对应的文件夹下。

完成!

 

 

5、参考链接:

https://blog.youkuaiyun.com/u010618587/article/details/82940528

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39290638/article/details/80045236

https://blog.youkuaiyun.com/asd136912/article/details/79383161

https://blog.youkuaiyun.com/Eppley/article/details/79297503

 

 

### CUDA 12.8 和 cuDNN安装教程 #### 工具概述 CUDA Toolkit 是 NVIDIA 提供的一套开发工具和库,用于支持开发者构建并优化基于 CUDA 技术的应用程序[^3]。cuDNN 则是一个针对深度学习应用的 GPU 加速库,通常与 CUDA 配合使用。 --- #### 安装环境准备 在开始安装前,请确认以下条件已满足: - 系统硬件需配备支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡。 - Linux 或 Windows 操作系统的兼容性版本(此处以 Linux 为例)。 - 开发者权限以及必要的包管理工具(如 `dnf`、`apt-get` 等)。 --- #### CUDA 12.8 安装步骤 ##### 下载 CUDA Toolkit 访问 NVIDIA 官方网站下载最新版 CUDA Toolkit (v12.8),网址为: [https://developer.nvidia.com/cuda-downloads](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 根据操作系统选择合适的安装方式。对于 Linux 用户,推荐通过 `.run` 文件或 APT/DFN 包管理器完成安装。 ##### 使用 DNF 进行安装 如果目标系统为 SUSE Enterprise Server (SLES),可以按照以下命令执行安装操作: ```bash sudo dnf install cuda-cross-sbsa ``` 此命令会自动配置基础依赖项,并将 CUDA Toolkit 添加到系统环境中[^1]。 ##### 设置环境变量 安装完成后,需要手动设置环境变量以便于后续调用。具体方法如下: 编辑用户的 shell 配置文件(如 `.bashrc` 或 `.zshrc`),添加以下内容: ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.8 export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 ``` 保存后重新加载配置文件: ```bash source ~/.bashrc ``` 验证安装是否成功: ```bash nvcc --version ``` 上述命令应返回 CUDA 编译器的相关信息,表明安装已完成[^2]。 --- #### cuDNN 安装指南 ##### 获取 cuDNN 库 登录 NVIDIA Developer Portal 并进入 cuDNN 页面下载对应版本的压缩包。确保所选版本匹配当前安装CUDA 版本(即 v12.8)。链接地址为: [https://developer.nvidia.com/cudnn](https://developer.nvidia.com/cudnn) ##### 解压并复制文件 解压下载好的 cuDNN 压缩包至指定目录,并将其内容拷贝到 CUDA Toolkit 的默认路径下: ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-v*-*.tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h $CUDA_HOME/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* $CUDA_HOME/lib64/ sudo chmod a+r $CUDA_HOME/include/cudnn*.h $CUDA_HOME/lib64/libcudnn* ``` 以上命令假设 `$CUDA_HOME` 变量已被正确定义。 ##### 测试安装效果 编写简单的测试脚本来验证 cuDNN 是否正常工作。例如,创建一个名为 `test_cudnn.cu` 的文件,其内容如下: ```cpp #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cudnn.h> int main() { cudnnHandle_t handle; cudnnCreate(&handle); printf("cuDNN initialized successfully.\n"); cudnnDestroy(handle); return 0; } ``` 编译该文件并运行: ```bash nvcc test_cudnn.cu -o test_cudnn -lcudnn ./test_cudnn ``` 若无错误提示,则表示 cuDNN 成功集成到现有 CUDA 环境中。 --- ### 注意事项 - 如果遇到显存不足或其他性能瓶颈问题,可尝试调整驱动版本或更新 BIOS。 - 对于多用户共享服务器场景,建议采用模块化管理方案来隔离不同版本间的冲突。
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