在NVIDIA 官网下载驱动和Cuda库太慢或失败的解决办法

最新推荐文章于 2025-06-28 09:45:02 发布
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分类专栏： CUDA 文章标签： CUDA
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介绍了一种快速下载网页资源的方法，先找到网页下载按钮，鼠标右击复制链接地址，再在迅雷中打开链接进行下载，下载速度比网页下载快十几倍。

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

找到网页下载按钮。鼠标右击，复制链接地址。在迅雷中打开链接进行下载。下载速度相当可观！！！！比网页下载快了十几倍。

 

安装CUDA wget下载速度慢解决办法（天下无敌）
yxt916的博客
10-31 1万+
以ubuntu18.04下载cuda11.1为例，官网： https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal 1.把.com改成.cn 2.下载axel(wget的哥哥): sudo apt install -y
ubuntu22.04 安装 NVIDIA 驱动以及CUDA
Flag_ing的博客
07-23 6479
【代码】ubuntu22.04 install NVIDIA driver。
最近CUDA9.1 Windows10版本的官网总是下载失败，CUDAWin10版本+可运行CUDA9.1的Tensorflow
05-22
先安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，然后安装cuda_9.1.85_win10.exe（百度云链接链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1jKaFKwMEKIQR60PtH09jwg 密码：付积分的私信我，给密码，1.35G离线版CUDA，官网最近下载不了），将cudnn库（从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download官网下载）中的文件添加到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1下的对应文件中，在path路径添加如下： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64 使用命令nvcc -V测试是否安装成功 注意现在的Tensorflow还不支持CUDA9.1，所以需要下载本文件中的tensorflow
解决在nvidia官网下载巨慢的问题
热门推荐
hongge_smile的博客
09-27 7万+
最近要在nvidia官网下载一些文件，发现下载速度巨慢，而且还下载不下来。 最终找到了一种比较好的方法：不要访问www.nvidia.com，这个是美国的官网，服务器是在美国的。访问这个www.cn.nvidia.com，英伟达的中du国区官网，服务器在北京。 例如我们要在这个网址下载文件：https://developer.nvidia.com/embedded/linux-tegra 我们可以把nvidia.com换成nvidia.cn, 访问：https://developer.nvidia.cn/e
解决pytorch-cuda版本下载很慢的问题（超简版）
最新发布
weixin_48849679的博客
06-28 349
完美解决pytorch-cuda版本下载很慢的问题！
解决cuda下载慢的问题
m0_73987503的博客
08-14 794
解决问题连接。
解决英伟达CUDA和cuDNN下载过慢的问题
安心写bug的博客
11-27 1万+
解决英伟达CUDA和cuDNN下载过慢的问题。快速下载英伟达CUDA
Ubuntu系统_安装NVIDIA显卡驱动与CUDA Toolkit
一颗奔跑的奶酪
01-16 3737
显卡、显卡驱动、CUDA之间的关系 显卡（GPU）：显卡可用于计算，其从host端拿命令和数据。深度学习本身需要大量计算，而GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。目前用于计算的显卡主流是Nvidia公司的显卡。 驱动：显卡驱动就是用来驱动显卡的程序，它是硬件所对应的软件。驱动程序即添加到操作系统中的一小块代码，其中包含有关硬件设备的信息。没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。 CUDA：是Nvidia推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框
Deepin 20配置NVIDIA驱动和CUDA——完美安装Tensorflow-gpu
qq_28656767的博客
05-22 1万+
Deepin 20 Beta 配置NVIDIA驱动和Cuda 10——安装Tensorflow-gpu 一、安装NVIDIA Driver二、安装CUDA和CUDNN三、安装tensorflow-gpu 电脑配置Deepin 20 Beta + GTX1050，tensorflow-gpu安装的版本是tensorflow-gpu 1.14.0，Python3.7,CUDA安装的版本是CUDA Toolkit 10.0，CUDNN是要与CUDA版本对应的。 最近安装了新发布的Deepin 20Beta系统，界
亲测有效！！cuda10.2+cudnn10.2
11-10
Pytorch，tensorflow gpu运行必备！官网下载的太慢了。 里面包括win10环境下cuda10.2（百度网盘）+cudnn10.2文件 下载前请看自己的显卡版本能不能兼容cuda10.2！
解决cuda官网安装包下载速度慢的问题
McQueen_LT的博客
09-20 2万+
一、概述 最近在ubantu系统下配置cuda环境，来来回回折腾了好几天，最后终于弄通了，发现也就那样。在这个过程中因为cuda版本和ubantu驱动版本不对应的问题卸载重装了好几个版本的cuda，其中下载cuda安装包的时候是最耗费时间的，昨晚找到了一个好办法能够将下载速度提升10倍以上！ 二、迅雷，永远滴神！ 一般安装cuda都会去cuda官网下载对应系统的安装包。如果我需要下载cuda9.0，就会进入如下网页： 在选择了对应的系统版本之后，点击Download下载，这时候浏览器就会帮你下载该安装包，
打开NVIDIA官网下载CUDA和CUDNN很慢
qq_51682716的博客
09-21 4197
NVIDIA官网 https://developer.nvidia.com 网上经验贴提供的 要下载CUDA的网址大多都绕到com去了 而NVIDIA官网在国内是有cn的 https://developer.nvidia.com 我们只需要进入这个网站就好啦！
完美解决下载安装pytorch cuda版本超级慢的问题
vivisol的博客
09-10 2万+
完美解决安装pytorch cuda版本超级慢的问题
国内CUDA无法正常下载（附解决方案）
Rana专栏
09-26 1万+
最近闲暇之余，有时间研究算法了，媳妇说他们公司很缺CUDA加速工程师，然后就想好好研究一下，最开始接触CUDA的时间在2014年，现在再好好学习一下。首先就是在官网下载，官网刷新一直失败，然后将网址后缀做些更改，就解决了显示和下载的问题。 将CUDA Toolkit | NVIDIA Developer里面的.com改成了.cn CUDA Toolkit 10.0 Archive | NVIDIA Developer里面的.com改成了.cn 官网图如下： 下载成功后图： ...
CUDNN下载速度慢解决方法
liuliuliuliu666的博客
04-09 8192
CUDNN下载速度慢解决方法CUDNN下载速度慢解决方法(Linux版本的cudnn8/9/10下载) CUDNN下载速度慢解决方法(Linux版本的cudnn8/9/10下载) 在英伟达官网上下载cudnn,既要注册，而且下载速度特别慢（光一个注册页面都要等半天，实在是忍不了啊） 然后在网上发现了大神的 用命令下载，虽然省去了注册，但是下载还是慢。 附上大神的连接（点击此处） https://...
cudnn下载速度很慢怎么解决
HunterMiki的博客
01-29 7708
下载速度慢的原因：没有完成注册和登录，被网站限制了 解决方法：更换NVIDIA中国这边的网址，完成注册和登录，看到以下界面就完成了注册和登录操作，然后重新打开之前的下载地址，选择对应版本下载就可以达到高速啦 原下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 更改后下载地址：https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive 也就是com改成cn就行，然后使用迅雷内部的浏览器打开，就在迅雷上方标签页中，选择对应版
cuda以及cudnn下载慢的问题解决！
zj
01-10 7986
之前看过这个操作：解决英伟达CUDA和cuDNN下载过慢的问题 不过比较高端(>▽<) 那存在低端且高效的操作吗？ 那就是迅雷大大了： 下载之后复制相应的链接打开迅雷下载就可以了，cudnn一开始会较慢，但是等30s就快起来了！！ ...
【环境】cudnn下载慢、阿里云镜像、deb安装的cudnn卸载
qq_41094058的博客
10-22 8222
以cudnn为例子 阿里云镜像网站 https://developer.aliyun.com/mirror/nvidia-cuda https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ 搜索CUDNN 选择非dev版本，安装对应cuda版本的，本文选择10.2 如果选择deb安装，卸载起来会稍微麻烦一点 卸载时请参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/126997172 也可以参考我之前的博客 或者直解压看看他安装到哪里了，如下所示
ubuntucuda下载太慢
03-21
### 加快在 Ubuntu 上下载 CUDA 的速度 为了提高在 Ubuntu 下 CUDA 的下载速度，可以考虑以下几个方法： #### 1. 使用国内镜像源 许多大学和公司提供了 NVIDIA 驱动程序以及 CUDA 工具包的镜像站点。通过配置这些镜像源，能够显著提升下载速度。例如，在中国地区常用的清华大学开源软件镜像是一个不错的选择。 可以通过以下命令来设置 APT 源列表文件中的地址为清华镜像[^4]： ```bash sudo sed -i 's|http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/nvidia-cuda/ubuntu2004/x86_64/|g' /etc/apt/sources.list.d/cuda.list ``` #### 2. 利用本地网络条件选择合适的版本 如果当前使用的网络环境对外部访问有限制，则可以选择离线安装的方式。即先在一个具有较快互联网连接的地方完成 CUDA 软件包的获取工作之后再将其转移到目标机器上执行安装操作[^5]。 对于已经决定好要安装的具体版号（如这里提到的 `CUDA11.8`），可以直接从官方或者可信第三方提供的完整 ISO 文件里提取所需组件来进行部署而不是每次都在线拉取最新数据流[^3]。 #### 3. 并行化APT更新过程 当依赖关系复杂时，单一线程可能成为瓶颈所在；此时可尝试启用多线程模式以充分利用带宽资源从而缩短整个流程耗时时长。具体做法如下所示： ```bash sudo apt-get update --option Acquire::http::Dl-Limit="0" ``` 上述指令取消了默认情况下对每秒传输字节数量所施加的上限约束，允许更高效地利用可用链路容量[^6]。 --- ### 提供一段 Python 脚本用于检测网速并推荐最佳镜像站 下面给出了一段简单实用的小工具代码片段可以帮助判断哪一家提供者更适合自己的实际需求情况： ```python import requests from time import perf_counter def test_mirror_speed(mirrors): results = {} for mirror in mirrors: start_time = perf_counter() try: response = requests.get(f"{mirror}/index.html", timeout=5) elapsed = (perf_counter() - start_time)*1e3 # Convert to ms if response.status_code == 200: results[mirror] = round(elapsed,2) except Exception as e: print(e) continue return sorted(results.items(), key=lambda item:item[1]) if __name__=='__main__': candidate_mirrors=[ "https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn", "https://mirrors.aliyun.com/", "https://ftp.sjtu.edu.cn/" ] fastest = test_mirror_speed(candidate_mirrors)[0][0] print(f"The recommended mirror is {fastest}.") ``` 此脚本能自动测试几个候选镜像服务器响应时间，并返回最快的那个作为建议使用对象[^7]。 ---
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