Win10下CUDA和cuDNN安装教程

  CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和API模型,它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高性能的计算任务。要使用CUDA,需要先安装支持CUDA的NVIDIA显卡和NVIDIA驱动程序。本文详细介绍在Win10下,CUDA和cuDNN安装教程。

  CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA推出的基于GPU的并行计算平台和编程模型。它允许开发者使用NVIDIA GPU进行高性能的计算,从而加快了深度学习等领域的计算速度。

  cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是一个由NVIDIA开发的深度神经网络库,它基于CUDA,可以与GPU结合使用,以实现深度学习应用的加速。cuDNN可以用于深度神经网络的训练和推理,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。

  CUDA和cuDNN的结合使用,使得开发者可以使用NVIDIA GPU进行深度学习应用的开发。这种结合不仅可以提高计算速度,而且还可以降低内存开销,使得深度学习应用可以在更少的硬件资源下运行。

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  在实践中,CUDA和cuDNN被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域。此外,它们还被用于科学计算、大数据分析、虚拟现实等领域。本文在Windows10环境下进行CUDA和cuDNN的安装。

显卡驱动

  首先查看电脑有没有安装NVIDIA的显卡驱动,鼠标在桌面空白处右击NVIDIA控制面板,或者在右下角双击NVIDIA控制面板的绿色图标:

控制面板图标

  两种方式都能打开控制面板界面,可以看到我们的显卡型号以及驱动程序的版本:

NVIDIA控制面板

  如果上述方式都没有找到,则需要下载安装,打开NVIDIA官方驱动https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn,选择和自己显卡适配的驱动,下载进行安装。

下载驱动程序

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安装CUDA

  显卡驱动安装完成后,我们就来安装CUDA了,需要注意的是显卡驱动的版本决定了CUDA的版本,并不可以无限安装最新版本,我们还是在控制面板中查看,打开帮助 => 系统信息 => 组件

查看CUDA支持版本

  可以看到我电脑最高能安装12.2.79的版本,然后就可以去下载我们需要的CUDA了,打开CUDA下载页面

下载CUDA

  默认是最新的版本,如果我们需要低版本,可以点击页面下方的Previouse Release,打开https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,找到我们对应的版本下载即可:

存档版本页面

  完成后双击我们下载的cuda_12.0.0_527.41_windows.exe安装包,出现安装界面,默认安装即可;这里需要记住安装目录,后面配置环境变量时需要:

安装过程中可能出现闪屏现象,属于正常。

安装界面

  安装成功后我们运行nvcc -V就能看到CUDA的版本号。

安装cuDNN

  打开cuDNN下载页面,这里需要注册一个NVIDIA的账号,填写邮箱很方便:

下载cudNN

  我们也选择适合自己版本的进行下载,解压后我们得到以下的目录结构:

cuDNN

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  我们将文件夹覆盖到上面的CUDA安装目录下,比如我的CUDA的安装目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0,将压缩包内对应的文件夹复制到bin、include、lib目录下即可

  然后添加环境变量,鼠标右键此电脑 => 属性 => 高级系统设置 => 环境变量,将CUDA的安装目录添加到CUDA_PATH变量中

环境变量

  然后在PATH中添加以下路径:

1
2
3
4
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\lib\x64

  命令行输入nvidia-smi,能够正确显示各种信息就安装完成了。

检查安装

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