cuda11.8下载
时间: 2025-03-14 17:02:34 浏览: 319
### CUDA 11.8 的官方网站下载地址
CUDA 11.8 的官方下载地址可以通过 NVIDIA 开发者官网获取。以下是具体的 URL 地址:
- **Linux 平台**:
用户可以在以下链接找到适用于 Linux 系统的 CUDA Toolkit 11.8 安装程序[^2]:
```
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
```
- **Windows 平台**:
对于 Windows 用户,可以从以下链接下载对应的安装包[^4]:
```
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local
```
需要注意的是,在访问上述页面时,可能需要根据操作系统版本和架构进一步筛选合适的安装选项。
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### 如何验证下载的有效性?
为了确保下载过程无误并完成正确安装,建议按照如下方法操作:
1. 访问 NVIDIA 官方开发者站点 `https://developer.nvidia.com`。
2. 进入 CUDA Toolkit Archive 页面,选择对应版本 (即 CUDA 11.8)。
3. 根据目标平台(如 Ubuntu 或 Windows),选取适合的操作系统镜像文件进行下载。
4. 使用校验工具(如 MD5 或 SHA 值)确认所下载文件的一致性和完整性。
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### CUDNN 额外依赖项说明
如果项目涉及深度学习框架(例如 PyTorch 或 TensorFlow),通常还需要额外配置 cuDNN 库。对于 CUDA 11.8 版本兼容的 cuDNN 是 v8.6.0。用户可前往 NVIDIA 官方 cuDNN 下载页注册账户后免费获取资源。
#### 示例代码:PyTorch 和 CUDA 兼容性测试
```python
import torch
print(f"Torch Version: {torch.__version__}")
if torch.cuda.is_available():
print(f"CUDA Available: True, Device Count: {torch.cuda.device_count()}")
else:
print("CUDA Not Found!")
```
此脚本可用于检测当前环境中 PyTorch 是否成功识别 GPU 加速功能以及其具体版本号。
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