windows 验证cuda是否安装

Windows下CUDA版本信息查看测试
最新推荐文章于 2025-10-29 19:53:45 发布
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博客介绍了在Windows系统下查看CUDA相关信息的操作。通过打开cmd输入命令获取版本信息，还在cmd中进入CUDA相应文件夹运行exe文件进行测试，结果显示为pass。
部署运行你感兴趣的模型镜像

打开cmd，输入如下命令

nvcc -V

结果如下：版本信息

 

2  cmd 中, 进入cuda相应文件夹运行如下exe文件 

  

bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe

 结果如下，  result 显示为 pass 

 

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### 检查 Windows 系统中是否安装了 CUDA 在 Windows 系统中，可以通过以下几种方法来验证是否已安装 CUDA。 #### 1. 使用命令提示符（Command Prompt）检查 `nvcc` 版本 如果 CUDA 工具包已正确安装，并且环境变量已配置，可以在命令行中运行以下命令来查看 CUDA 编译器驱动程序 `nvcc` 的版本信息： ```bash nvcc --version ``` 或者 ```bash nvcc -V ``` 输出将显示 CUDA 编译器的版本号，例如 `Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64`。这表明系统中已安装特定版本的 CUDA Toolkit[^1]。 #### 2. 检查 NVIDIA 驱动和 CUDA 兼容性 CUDA 的运行依赖于 NVIDIA 显卡驱动。可以通过以下方式确认系统中是否安装了兼容的 NVIDIA 驱动： - 打开 **设备管理器**（Device Manager） - 展开 **显示适配器**（Display adapters） - 右键点击 NVIDIA 显卡，选择 **属性**（Properties） - 在 **驱动程序**（Driver）选项卡中查看驱动版本 然后访问 [NVIDIA 官方网站](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，输入显卡型号和驱动版本，可以查看该驱动支持的 CUDA 版本。 此外，也可以使用 `nvidia-smi` 命令来获取 GPU 和驱动信息： ```bash nvidia-smi ``` 在输出的顶部会显示当前驱动支持的 CUDA 版本，例如 `CUDA Version: 12.0`[^1]。 #### 3. 通过 Python 和 PyTorch/TensorFlow 检查 CUDA 支持 如果你已经安装了深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow，可以直接使用它们来验证 CUDA 是否可用。 ##### PyTorch 示例： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ``` 如果输出为 `True` 和一个 CUDA 版本号（例如 `11.8`），则表示 CUDA 正常工作并且显示其版本[^2]。 ##### TensorFlow 示例： ```python from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) ``` 输出中如果包含 `device_type: "GPU"` 并且显示相关 CUDA 信息，则说明系统已成功识别 CUDA 设备。 #### 4. 运行 CUDA 示例程序 NVIDIA 提供了一些示例程序来测试 CUDA 是否正常工作。这些示例通常随 CUDA Toolkit 一起安装，位于默认路径下： ``` C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\vXX.X\common\bin\win64 ``` 进入此目录后，运行 `deviceQuery.exe` 或 `bandwidthTest.exe` 来验证 CUDA 是否能正确识别 GPU 设备并执行计算任务。 --- ###
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