搞大模型往往都需要GPU加速，本次在家里的PC上安装CUDA来实现GPU加速。
一、环境准备
操作系统：Windows11 23H2
GPU：RTX 4070 Ti Super
显卡驱动：555.99 （NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA）
注意：尽量安装Studio版本的驱动（否则需要在安装过程中取消很多组件的安装）
（可选）尽量已安装Visual Studio，笔者安装的是Visual Studio 2022 （不赘述）。
二、安装CUDA
- 查看当前的英伟达显卡驱动版本
按Win+R，输入cmd，在命令行中输入 nvidia-smi，即可查看显卡驱动版本
本机的显卡驱动版本为555.99。
在1. CUDA 12.5 Release Notes --- Release Notes 12.5 documentation 中查看适合当前显卡驱动版本对应的CUDA版本
本机的显卡驱动版本为555.99，因此可以安装CUDA 12.5。
若你的显卡驱动版本较低，又想装高版本CUDA，需要对显卡驱动进行升级。
在英伟达官网上下载CUDA，地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择相应的系统、架构、系统版本、以及安装模式，点击download进行下载。
下载完成后双击安装即可（安装过程中大部分可以保持默认设置，直接下一步）。
提取安装文件的临时存放位置，保持默认，点击OK
选择【精简】或【自定义】均可，建议选【自定义】
】
安装位置可以点击浏览自选
安装完毕
测试CUDA是否安装成功，重新打开命令行，切换到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5\extras\demo_suite下，运行bandwidthTest.exe测试程序，看结果是否为"PASS"（成功）。
三、安装cuDNN
下载合适的cuDNN版本，下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
选择：Download cuDNN v8.9.7 (December 5th, 2023), for CUDA 12.x下的Windows压缩包进行下载。注意下载时要注册账号。
下载完成直接解压，将其中的这三个文件夹复制到CUDA安装路径（默认路径C:\Program Files\NVlDlA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5）下对应的文件夹，与原先同名文件合并。
四、配置环境变量
点击【此电脑】---【右键】---【属性】---【高级系统设置】---【环境变量】，打开环境变量窗口。
找到Path变量并双击，添加指向CUDA Development 安装路径下的 bin文件夹和libnvvp 文件夹（实际安装过程中已自动添加，~~省事）。
重新打开命令行窗口，输入nvcc -V，出现如下信息，表示安装成功。
注：至此安装已结束，网上还有一些教程说需要安装zlib。对于新版本的CUDA来说不需要，且最新的官方安装文档显式Windows下已无需安装zlib。
五、在PyTorch中测试CUDA
安装PyTorch
bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121如果网速慢无法下载，直接下载安装包：https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch-2.3.1%2Bcu121-cp311-cp311-win_amd64.whl
编写如下Python代码：
python
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import torch
def torch_cuda():
# 判断是否有cuda
print(torch.cuda.is_available())
# 查看cuda设备数量
print(torch.cuda.device_count())
# 查看当前CUDA设备名称
print(torch.cuda.get_device_name(0))
# 查看当前CUDA使用详情
print(torch.cuda.memory_summary())
# 使用cuda进行矩阵乘法
start_time1 = time.time()
x = torch.randn(20000, 20000).to("cuda")
y = torch.randn(20000, 20000).to("cuda")
z = torch.matmul(x, y)
end_time1 = time.time()
print("Time1 (With CUDA): ", end_time1 - start_time1)
# 不使用cuda进行矩阵乘法
start_time2 = time.time()
xx = torch.randn(20000, 20000)
yy = torch.randn(20000, 20000)
zz = torch.matmul(xx, yy)
end_time2 = time.time()
print("Time2 (Without CUDA): ", end_time2 - start_time2)
if __name__ == '__main__':
torch_cuda()结果如下：
有CUDA加速的情况下，20000*20000的矩阵乘法耗时降为原先的1/8。
六、常见问题
CUDA安装失败
解决方案：再重新运行CUDA安装包，安装模式选【自定义】，然后取消相关失败的组件即可。
参考：
Installing cuDNN on Windows --- NVIDIA cuDNN v9.2.0 documentation