1. 查看电脑可适配的CUDA版本2. CUDA下载安装3. 安装4. 测试5. 系统配置5.1 系统变量5.2 环境变量5.3 如何切换CUDA版本6. 下载和安装cuDNN6.1 重要说明6.2 下载6.3 安装6.4 检查安装结果
1. 查看电脑可适配的CUDA版本
方法一：CMD中 输入命令查看版本，我的是11.4
nvidia-smi
方法二：利用win10左下角的搜索功能NVIDIA Control Panel打开后——帮助——系统信息——组件：
2. CUDA下载安装
- 官方下载
- 选择下载版本：
- 选择相关下载信息
3. 安装
- 这个路径默认就好了，只是个临时解压目录，安装结束后，会自动删除的，不用管的，点击ok。
- 自定义安装
- 选择，默认是都选择
- 选择安装位置（建议默认）
- 安装界面
4. 测试
在CMD下使用
nvcc -V或者nvcc --version两个命令都可以：nvcc -V nvcc --version
5. 系统配置
5.1 系统变量
CUDA安装完成后，系统变量默认会添加
5.2 环境变量
- 现在还不知道，不添加好像也没问题
现在CUDA就可以使用了。
5.3 如何切换CUDA版本
在win10中显卡驱动只能安装一个，但是可以同时安装多个版本的CUDA
当需要切换版本时，先查看系统变量中CUDA_PATH的CUDA版本号
然后在PATH中将CUDA相关的路径设置为切换的本版
查看版本
nvcc -V nvcc --version
6. 下载和安装cuDNN
CUDNN(CUDA Deep Neural Network library)：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。
6.1 重要说明
- 说明：cuDNN是后续安装的，这个过程中我更新了Nvidia驱动，CUDA版本也进行了更新。
- 版本一定要匹配
查看CUDA版本，使用CMD查看，可以发现是以前安装的11.4版本
nvcc -V nvcc --version
使用Nvidia控制面板查看，右击鼠标
如果右键没有出现这个选项，你可以按照下面的操作找到它，点进出：
查看CUDA版本，这里显示驱动可以支持到11.6版本
6.2 下载
最新版本
历史版本
选择版本8.4.0
6.3 安装
安装cuDNN，其实就是复制替换文件，将这三个文件复制到CUDA下
将cuDNN压缩包内对应的bin、include、lib目录下的文件，复制到对应CUDA路径的bin、include、lib目录下
6.4 检查安装结果
打开
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\extras\demo_suite，在此路径下打开powershell（shift+鼠标右键选择在此处打开Powershell窗口（S）），执行命令.\bandwidthTest.exe，显示结果如下图：.\bandwidthTest.exe
