cuda11.8安装教程
时间: 2025-01-31 13:14:44 浏览: 442
### CUDA 11.8 安装指南
#### 访问 NVIDIA 官方网站
为了获得稳定的 CUDA 版本,建议访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),从archive部分找到CUDA 11.8的安装程序,并下载适合操作系统的版本[^3]。
#### 下载并安装 Visual Studio (如果尚未安装)
某些情况下,安装 CUDA 工具包可能需要特定版本的 Microsoft Visual Studio 作为依赖项。确保已安装适当版本的 Visual Studio 或者在安装过程中允许 CUDA 安装器处理此需求[^1]。
#### 执行 CUDA 安装过程
启动下载好的 CUDA Toolkit 安装程序,按照向导提示完成安装流程。通常会提供典型(Typical)和自定义(Custom)两种模式供选择;对于大多数开发者而言,默认选项已经足够满足日常开发所需。
#### 获取 cuDNN 库
前往[NVIDIA cuDNN页面](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download),登录或注册账户后可以免费申请获取适用于所选 CUDA 版本的 cuDNN SDK。下载完成后将其解压缩至本地磁盘中的临时位置以便后续操作。
#### 配置 cuDNN 环境变量
将 cuDNN 文件夹内的 `bin`、`include` 和 `lib` 中的内容分别复制到之前安装 CUDA 的同名子目录下。这一步骤非常重要,因为 PyTorch 及其他深度学习框架都需要能够正确识别这些库的位置才能正常使用 GPU 加速功能。
```bash
cp cudnn/bin/* /usr/local/cuda/bin/
cp cudnn/include/* /usr/local/cuda/include/
cp cudnn/lib/* /usr/local/cuda/lib64/
```
请注意上述命令假设 Linux 平台上的路径结构,在 Windows 上则需调整为目标驱动器:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\
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