NVIDIA CUDA和cuDNN显卡历代版本下载地址

最新推荐文章于 2025-04-12 18:20:19 发布
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分类专栏： deep learning 文章标签： windows python 开发语言
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/libaineu2004/article/details/107576257
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本文介绍了配置NVIDIA显卡以支持深度学习的步骤，包括安装显卡驱动、CUDA和cuDNN。首先，从NVIDIA官网下载并安装显卡驱动，然后检查CUDA兼容性，下载对应版本的CUDA工具包。接着，安装cuDNN以加速深度学习计算。推荐使用NVCleanStall进行定制驱动安装，并提供了GPU检测工具GPUZ的链接。

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

NVIDIA显卡计算能力一览表

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Halcon图像库支持深度学习，GPU计算能力要求3.0以上

深度学习必备

先安装N卡的显卡驱动--->再安装cuda-->最后安装cuDNN

显卡驱动

1、NVIDIA官方

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

下载exe，例如526.98-desktop-win10-win11-64bit-international-dch-whql.exe 

 2、NVCleanStall

https://www.techpowerup.com/nvcleanstall/

https://www.chiphell.com/thread-2151753-1-1.html

NVCleanStall可以定制安装，对于绝大部分人来说， 一个显卡驱动，一个PhysX驱动，HD Audio via HDMI已经够用了。

CUDA

1、电脑-NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件，可以查看显卡支持的CUDA版本

 2、去官网下载对应的版本

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

下载exe，例如cuda_11.8.0_522.06_windows.exe

3、默认安装路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

下载zip，例如cudnn-windows-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.zip

然后收到解压到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

显卡检测工具GPUZ

https://www.techpowerup.com/download/

---

参考文献

http://www.ihalcon.com/read-14649.html

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识
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CUDNN下载
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复制之后需要把zip后面的/删掉，即可下载zip。使用迅雷下载时，复制官网的链接。
cuDNN下载
weixin_52492249的博客
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cuDNN下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 按顺序点击可以看到与cuda相对应版本 点击对应cuda版本的cuDNN下载，例如CUDA11.4对应的版本
NVIDIA 显卡驱动&CUDA Toolkit&cuDNN下载地址
码路行者
03-20 2743
NVIDIA显卡驱动&CUDA Toolkit&cuDNN下载地址 1、驱动下载 中文网址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 英文网址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 2、CUDA Toolkit 网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3、cuDNN for .
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https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
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CUDA是NVIDIA公司提出了一种通用的并行计算平台和编程模型，有人说CUDA是一门语言，也有人认为其是API。但是其准确说应该是一套模型架构，其API也有着driver API 和 runtime API，而基于CUDA也有着Arrayfire这样的库，使用起来也更为简单。
一文详解英伟达刚发布的 Tesla V100 究竟牛在哪？
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众所周知，目前无论是语音识别，还是虚拟个人助理的训练；路线探测，还是自动驾驶系统的研发，在这些人工智能领域，数据科学家们正在面对越来越复杂的 AI 挑战。而为了更好地实现这些颇具未来感的强大功能，就必须在实践中引入一些指数级的更加复杂的深度学习模型。 另一方面，HPC（高性能计算）在现代科学研究中一直起着至关重要的作用。无论是预测天气，新药物的研究，...
GPU架构变迁之AI系统视角：从费米到安培
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技术脉络的演进，总是草蛇灰线、伏脉千里，透过某个技术出现的单点时刻，回溯其源起和演进路径，可以更有效地指导后续的技术决策，而不是寄希望于灵光一现式的运气。
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请注意，下载和安装CUDA可能需要一些时间，具体时间取决于您的网络速度和系统配置。您可以从NVIDIA官方网站上下载CUDA。下载完成后，运行CUDA安装程序，并按照安装向导的指示进行操作即可。在“CUDA下载”页面上，选择您的系统配置，然后单击“搜索”。在搜索结果中，选择您想要下载的CUDA版本，并单击“下载”。鼠标悬停在“开发者”菜单上，然后单击“CUDA”选项。在下载页面上，选择您的操作系统和语言，并单击“下载”。接受许可协议后，CUDA安装程序将开始下载。在CUDA页面上，单击“下载”按钮。
NVIDIA 驱动程序&CUDA&cuDNN各版本下载地址
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下载cuda和cudnn版本
03-10
### 下载特定版本的 CUDA 和 CuDNN #### 确认所需版本 为了确保兼容性和性能优化，在下载前确认目标环境所支持的最佳 CUDA 版本至关重要。对于 PyTorch 用户而言，考虑到框架的支持情况，推荐选用 CUDA 11.7 版本[^2]。 #### 获取 CUDA 安装包 访问 NVIDIA 的官方 CUDA 归档页面以获取历史版本资源。针对 CUDA 11.7 的具体链接如下所示： - [CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 从该页面中选择适合操作系统的安装程序。Linux 用户可以采用 `.run` 文件形式进行本地部署，例如： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run ``` #### 配置 Anaconda 环境 为了让 Python 应用能够顺利调用 GPU 加速功能，需设置好 Conda 环境变量以便正确识别新安装的 CUDA 工具链。这通常涉及编辑用户的 shell 初始化脚本（如 `~/.bashrc`），并加载必要的路径配置[^3]。 #### 下载匹配的 CuDNN 库 根据已选定的 CUDA 版本来挑选相适应的 CuDNN 发行版。当选择了 CUDA 9.0 作为基础时，则应寻找与此相对应的 CuDNN 版本。建议优先考虑 tarball (`tgz`) 类型的分发包，因其结构简单易于集成至现有项目之中[^1]。 完成上述步骤之后，还需手动解压并将库文件放置于适当位置，同时赋予适当的读写权限给这些共享对象文件。
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