2.安装CUDA详细步骤(含安装截图)

2.安装CUDA

第一步:安装anaconda

注意:安装CUDA之前需要安装好anaconda,详见安装anaconda详细步骤(含安装截图)

文章目录

  • 2.安装CUDA
    • [2.0 CUDA是什么,为什么要安装它?](#2.0 CUDA是什么,为什么要安装它?)
    • [2.1 验证计算机是否安装CUDA](#2.1 验证计算机是否安装CUDA)
    • [2.2 查看显卡支持的CUDA最高版本](#2.2 查看显卡支持的CUDA最高版本)
    • 2.3下载CUDA
    • [2.4 安装CUDA](#2.4 安装CUDA)
    • [2.5 检验CUDA是否安装成功](#2.5 检验CUDA是否安装成功)

2.0 CUDA是什么,为什么要安装它?

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型,允许开发者直接利用GPU(图形处理器)的强大计算能力来加速通用计算任务。与CPU(中央处理器)相比,GPU具有数千个小型核心,特别适合并行计算,能显著提升深度学习、科学计算等大规模数值运算的效率。

在深度学习环境中,框架如PyTorch、TensorFlow都需要CUDA的支持,才能在NVIDIA GPU上高效运行。如果没有CUDA,深度学习训练可能完全依赖CPU,计算速度会慢几个数量级。因此,安装CUDA是搭建高性能深度学习环境的关键一步。

补充:CUDA的核心优势在于它提供了高效的线程调度、内存管理和计算原语,使复杂的张量运算能被硬件高效执行,减少与主机CPU的通信开销。

2.1 验证计算机是否安装CUDA

首先打开命令行,检查有没有安装CUDA

python 复制代码
点击win+R,然后输入cmd,点击回车 # 打开命令行窗口
nvcc -V 或者 nvcc --version # 查看CUDA的版本号

图20

2.2 查看显卡支持的CUDA最高版本

在刚才的命令行窗口中输入:NVIDIA-smi,查看电脑显卡支持的CUDA的最高的版本号。

我的电脑最高支持CUDA的版本是12.0,见下图。

图21

2.3下载CUDA

  1. 确定要安装的CUDA的版本

我的电脑最高支持CUDA版本为12.0

当时的pytorch支持的CUDA最高版本为11.8(这个可以在pytorch官网查看,见图21.1),所以我下载11.8版本的CUDA。

注:下载安装的CUDA版本要和自己计算机适配,还要在计算机适配的前提下,尽量查看最新pytorch需求的CUDA版本,安装满足这两个条件的CUDA版本。

图21.1

  1. CUDA官网下载

    见图22-24 图22
    图23 图24

    Little Tips

    在download按钮上面点击右键,复制下载链接,系统会自动识别下载链接到迅雷中去,下载速度会快很多。

    图25

2.4 安装CUDA

在下载好的安装包上点击右键,管理员身份运行安装,见图26-35

图26

我这里指定了安装位置(图27),也可以使用默认的安装位置,但是需要记一下安装位置,稍后需要配置环境变量。

图27

图28

图29

图30

图31

图32

图33

图34

图35

到此安装结束

2.5 检验CUDA是否安装成功

  1. 打开新的命令行窗口

    输入nvcc -V

    出现版本号,说明成功了

    图36

    安装的CUDA版本号是11.8

    查看CUDA的版本号:nvcc --version/nvcc -V

    查看CUDA的环境变量:set cuda

    图37

  2. 查看环境变量

    图38

    点击【path】------【编辑】------看到两个环境变量也自己生成了

    图39

    至此,CUDA安装检验完毕,成功安装!

    下一步:安装CU_DNN

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