教程基本信息介绍

此教程为本人安装记录，仅供参考
本教程时间：2023年12月4日
电脑信息：刃9000K-2023 i7-13700KF+RTX4070Ti
操作系统：windows11家庭版

安装文件我已经下载好放网盘里了，不想去官网下载的可以其这里下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1xy6nRbQjX-YeMjRSsV8vpA?pwd=r0ei
提取码：r0ei

查看电脑是否有最新显卡驱动并确定已安装

 玩游戏还是用于并行计算，显卡驱动一定要使用最新的。
 如果不确定显卡驱动是否是最新的，可以下载 GeForce Experience 自动检查更新
 点击下载GeForce Experience

 通常新版本的显卡驱动应该能支持当前最高支持CUDA版本以下的所有版本，所以要关注显卡驱动能支持的最高CUDA版本。
 获得显卡驱动能支持的最高cuda版本，有两种方法:

 1. 第一种是打开NVIDIA控制面板查看
  右键 --> 显示更多选项 --> NVIDIA控制面板
  之后选择系统信息，在显示中可以看到驱动版本，在组件里可以看到支持的最高CUDA版本

 2. 第2种是参考显卡驱动的Release Notes
  点击下面网址查看 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
  可以看到当前驱动支持的最高CUDA版本为 CUDA 12.3 Upadte 1

下载CUDA

 1. 最新版本下载(本文撰写时是CUDA 12.3 Upadte 1)：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

 2. 历史版本下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

  这里我选择安装的是CUDA 12.3 Upadte 1

注意如果要安装 TensorFlow 或 pytorch 请先去查看各自对CUDA版本的需求，截止本文撰写日期为止两者均不支持 CUDA12.3

安装CUDA

 1. 双击运行安装程序

  这个路径默认（后面安装完成系统会自动删掉）

 2. 进入安装过程，同意并继续，选择自定义安装，然后一直下一步


  我C盘空间大，这里就直接使用默认位置了(可根据自身情况修改)

查看CUDA是否安装成功

 1. 查看环境变量

  此电脑(右键) --> 属性 --> 高级系统设置 --> 环境变量
  看看有没有下图红框中的内容，若没有，请手动添加

 2. 进入终端测试
  打开终端输入

 	nvcc --version

  显示以下内容，则说明安装成功

安装cuDNN

 1. 下载对应版本的cuDNN
  下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
  历史版本下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 下载需要登录，请先登录

  登录后选择与 CUDA 对应版本的 cuDNN

 2. 下载完成后解压文件
  将解压后文件夹中的 bin、include、lib 文件夹复制到安装目录
  默认安装目录为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3

验证cuDNN是否安装成功

 进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\extras\demo_suite 右键 --> 在终端中打开
 执行 bandwidthTest.exe，如果运行出现 PASS 则代表成功

 再输入命令 deviceQuery.exe 查询设备
 如果显示你的 GPU型号，以及 PASS，表示 CUDA 和 cuDNN 都安装成功了