支持50系列显卡最新版本CUDA超详细安装教程最终版本

原创于 2025-12-19 16:18:39 发布 · 674 阅读

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#labview #仪酷智能 #深度学习 #cuda #virobotics #AI #机器视觉

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前言

Hello，大家好，这里是仪酷智能VIRobotics，一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。今天给大家分享如何在windows系统上安装CUDA12.x。首先需要下载两个安装包

CUDA toolkit
cuDNN（注：cuDNN 是用于配置深度学习使用）

一、CUDA简介

CUDA 是 NVIDIA 推出的并行计算平台与编程模型，专为发挥 NVIDIA GPU 的并行计算能力设计。它通过核函数、线程层次结构等机制，让开发者能便捷编写在 GPU 上运行的并行代码，大幅提升计算密集型任务效率。

二、软件下载

可以在英伟达官网直接下载，也可关注微信公众号：仪酷智能科技，回复关键字：cuda 直接获取

三、安装准备工作

1、硬件要求：只有NVIDIA显卡才支持CUDA，如果电脑没有此类显卡，那么不必再进行后面的步骤；打开NVIDIA控制面板，点击“系统信息”，再点击“组件”查看当前的显卡驱动最高支持的CUDA版本；
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2、操作系统：Windows 10 / Windows 11 64bit。

3、升级 NVIDIA 驱动：如果使用仪酷LabVIEW AI系列工具包。建议大家安装CUDA12.8以及对应的CUDNN。如果当前驱动低于这个版本，请前往NVIDIA官网，根据自己的显卡型号，下载并安装最新的驱动程序：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

下载完成后运行安装程序，选择 “自定义安装”，勾选 “执行干净安装” 以清除旧驱动。安装完成后，重启电脑。

四、CUDA的下载及安装

4.1 CUDA 安装包下载

可以关注微信公众号：仪酷智能科技，回复关键字：cuda 直接获取CUDA12.8及对应cuDNN。

4.2 安装CUDA

1、双击下载的EXE安装包，开始安装；提取安装文件的（临时）存放位置，保持默认，点击OK，等待文件提取完成；
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2、等待检查系统兼容性；
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3、许可协议，点击同意并继续
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4、如果是第一次安装，选择精简（精简版本是下载好所有组件，并且会覆盖原有驱动），一直点击下一步，安装完成关闭即可；

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5、如果不是第一次安装，建议选择“自定义”安装，点击下一步；
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6、选择驱动程序组件，取消勾选其他项，展开第一项CUDA，取消勾选其中的Visual Studio Integration，点击下一步；
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7、选择安装位置。保持默认路径，点击下一步；
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8、等待安装；
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9、点击下一步，点击关闭，至此CUDA即安装完毕；

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至此，按照安装向导提示完成安装，安装完成后，重启系统。

✨注意：无论是精简还是自定义，默认文件（CUDA12.8）安装路径为：

CUDA Documentation： C:\program files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8
Samples： C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v12.8
CUDA Development： C:\program files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8

4.3 验证CUDA是否安装成功

运行cmd，输入nvcc -V，若显示 CUDA 12.8 相关版本信息，如下图所示，说明CUDA已经安装成功且环境变量的配置也没有问题了
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五、cuDNN的下载及安装

cuDNN是 NVIDIA 推出的专为深度神经网络加速设计的 GPU 加速库，它基于 CUDA 平台，为深度学习框架提供了高度优化的底层计算原语，能够显著提升神经网络训练和推理的效率。

5.1 cuDNN下载

可以关注微信公众号：仪酷智能科技，回复关键字：cuda 直接获取CUDA12.8及对应cuDNN

5.2 cuDNN配置

1、将下载的压缩包解压，解压后的文件如下：
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2、将解压后的文件夹中的bin、include、lib 三个文件夹，移动到CUDA Development 安装路径下，与同名文件夹合并。
CUDA Development 默认安装路径：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8

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六、配置环境变量

1、“此电脑”—右键—属性—高级系统设置—环境变量，
打开环境变量窗口。首先检查是否已有两个变量（不同版本名称有变化）：
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2、接着，找到Path变量并双击，检查列表中是否已经有如右图所示的两项，分别指向CUDA Development 安装路径下的 bin 文件夹和 libnvvp 文件夹。如没有，请手动添加。
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至此CUDA及cuDNN安装并配置完毕。

以上就是今天要给大家分享的内容，希望对大家有用。如有笔误，还请各位及时指正。这里是virobotics（仪酷智能），我们下篇文章见~
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