CUDA安装及环境配置——最新详细版

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确定安装版本在安装之前呢，我们需要确定三件事第一：查看显卡支持的最高CUDA的版本，以便下载对应的CUDA安装包第二：查看对应CUDA对应的VS版本，以便下载并安装对应的VS版本（vs需要先安装）第三：确定CUDA版本对应的cuDNN版本，这个其实不用太关注，因为在cudnn的下载页面会列出每个版本对应的cuda版本，11.x以上对应的范围很宽确定显卡支持的CUDA版本在显卡驱动被正确安装的前提下，在命令行里输入nvidia-smi.exe，效果如图所示可以看到显示CUDAVersion为11.6，说明该显卡最高支持到11.6，我这里就选择11.6的版本，你也可以选择更低的版本比如11.5,11.4更低的版本确定CUDA版本支持的VS版本查询官方安装文档，这里给出文档地址：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/11.6.0/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html可知，支持的VS版本如下表：可以看到支持VS2017的15.x以上的版本，VS201916.x以上的版本，也支持VS202217.0我这里选择VS2019确定CUDA版本对应的cuDNN版本在cudnn下载页面，我们cuda是11.6，这里就选择cuDNNV8.4.0版本的forCUDA11.x版本即可好了三个安装版本都确定好了，现在开始一个个安装就行，安装的顺序是先安装vs2019、CUDA11.6、然后是cuDNNV8.4.0，如果你安装的是别的版本，注意它们之间的版本对应就行，套路是一样的。安装vs2019官方下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/因为现在最新的VS2022都出来了，要下载VS2019需要注册账户，不愿意注册的小伙伴，可以从我给的百度云盘链接中下（是个在线安装包，版本为VS2019社区版v16.11,满足刚才CUDA对vs201916.x以上的要求）链接：https://pan.baidu.com/s/1D8eGWZwkRBoGyDiriWa-Hw?pwd=g790提取码：g790下载vs2019社区版在线安装器，然后双击运行即可注意，需要选择C++开发模块，其它根据自己的需求安装就好了，安装路径可以默认，也可以根据自己情况更改一下，然后点击安装就好了，后面都是自动安装了，因为需要在线下载东西，过程有点长，耐心等待一下~~安装CUDA下载安装包，在NVIDIA官方网站即可下载，地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive注意选择你的操作系统，什么版本的我是Windows11需要选择11，离线安装包还是在线安装包，省得麻烦就选择离线安装包了，选择好后，点击下面的Download按钮。安装包下载好后，双击安装包进行安装弹出这个，临时抽取文件放置位置的，直接点击ok、随后进入系统兼容性的检查，就是看你是否下错安装包了没问题后会弹出许可协议直接点击同意并继续，弹出的安装选项，选择自定义点击下一步把CUDA选一下，还需要注意一点，如果你前面没有安装vs，直接安装的这个，需要把CUDA里面的VisualStudioIntegration取消勾选，否则会安装不成功我们前面已经安装vs2019了，所以我就不取消了，下一步就是选择安装的位置了，你可以直接默认安装在C盘，如果你像我一样自定义的话，需要记住安装的位置，后面需要用到下一步之后，就会进行安装安装完成后，会提示NsightVisualstudio的整合情况，这里提示安装了vs2019版的，正是我们前面安装的VS版本，这样就能在vs2019里面做GPU方面的开发了点击下一步这里提示了你选择的组件的安装情况，到这就安装好了，点击关闭。检查是否安装成功打开cmd，输入nvcc-V出现了你安装的CUDA的版本信息，说明安装成功了你可能还觉得不过瘾，CUDA里面有个demo_suite文件夹中有些工具，让我们测试，我们一起来试试吧，定位安装目录的demo_suite文件夹，我的是D:\ProgramFiles\Nvidia\CUDA\v11.6\extras\demo_suite确定cmd的执行位置在这个文件夹我们先输入deviceQuery，查询一下本机的gpu设备我们再来测试一下带宽，输入bandwidthTest能看出结果都是PASS，说明一切运行正常安装cuDNN下载安装包，在NVIDIA官方网站即可下载，地址为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive如果你没有NVIDIA开发者账号的话，就按照提示注册一个就好，再登录即可下载了。下载下来是个压缩包，我的是cudnn-windows-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.zip直接解压缩，完成后点击去你能看到如下三个文件夹（bin、include、lib）把这三个文件夹的文件分别拷贝到CUDA安装目录对应的（bin、include、lib）文件夹中即可。CUDA的lib目录有x64、Win32、cmake三个文件夹，拷到其中的x64这个文件夹中都装好了运行一个CUDA程序试试呗在VS2019中创建一个CUDA项目点击下一步，默认会创建一个数组相加的例子直接运行该demo，成功打印结果，大功告成了。