win10 4090 cuda12.5
时间: 2025-05-20 09:55:12 浏览: 16
### 安装和配置 CUDA 12.5 支持 NVIDIA GeForce RTX 4090 显卡
#### 确认硬件兼容性和驱动版本
为了确保最佳性能和支持,在安装 CUDA 工具包之前,确认已安装最新版的 NVIDIA 显卡驱动程序是非常重要的。对于 NVIDIA GeForce RTX 4090 显卡,建议先更新至最新的显卡驱动版本 555.99[^1]。
#### 下载并安装 CUDA Toolkit 12.5
访问 NVIDIA 的官方下载页面来获取适用于 Windows 10 的 CUDA Toolkit 12.5 版本。选择与操作系统相匹配的安装文件,并按照提示完成整个安装过程。注意在安装过程中可以选择自定义路径以便更好地管理软件环境。
#### 设置环境变量
成功安装后需设置系统的环境变量以使命令行工具能够识别新安装的 CUDA 库位置。具体操作如下:
- 打开“控制面板”,进入“系统和安全”下的“系统”
- 点击左侧菜单中的“高级系统设置”,再点击“环境变量”
向 `Path` 变量添加以下两个目录(假设默认安装路径):
```plaintext
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.5\Libnvvp
```
#### 测试安装是否成功
通过编写简单的测试代码验证 CUDA 是否正常工作是一个好习惯。可以创建一个新的 Python 文件 test_cuda.py 并输入下面的内容来进行初步检测:
```python
import torch
if __name__ == "__main__":
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Torch version: {torch.__version__}")
print(f"Cuda available: {device}")
# 创建张量并在GPU上运行简单运算
a = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device)
b = torch.tensor([4., 5., 6.], device=device)
c = a * b
print(c.tolist())
```
如果一切顺利的话,这段脚本应该会输出当前使用的 PyTorch 和 CUDA 版本信息以及计算结果,表明已经成功启用了 GPU 加速功能[^2]。
阅读全文
相关推荐











