cuda toolkit下载
时间: 2025-01-06 13:41:54 浏览: 108
### 如何下载并安装最新版本的 CUDA Toolkit
#### 确定合适的驱动程序和 CUDA 版本
为了确保最佳性能和稳定性,在安装 CUDA Toolkit 前需确认当前使用的显卡驱动支持目标 CUDA 版本。对于驱动版本为 535.154.05 的情况,能够支持最高至 CUDA 12.2 Update 2[^2]。
#### 访问 NVIDIA 官方文档获取具体指导
前往[NVIDIA 官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),这里提供了详细的安装指南以及不同操作系统下的安装包链接。通过访问[CUDA Toolkit 发行说明页面](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html),可以获得关于各个版本的具体信息和支持详情。
#### 获取适用于 Windows 平台的 CUDA Toolkit
点击进入对应的操作系统选项(假设为Windows),选择适合系统的安装文件。按照提示完成下载过程,并注意保存好下载路径以便后续操作。
#### 配置环境变量
成功安装后,建议设置 `CUDA_HOME` 环境变量指向安装目录,例如:
```bash
setx CUDA_HOME "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2"
```
这一步骤有助于简化命令行工具和其他依赖项对 CUDA 路径的识别[^3]。
#### 使用国内镜像源加速 PyTorch 及其依赖库的安装
考虑到网络因素可能导致下载速度较慢甚至失败的情况,推荐采用清华大学开源软件镜像站作为 Anaconda 渠道之一来加快资源获取效率。执行如下指令可实现这一目的:
```shell
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.2 -c pytorch
```
上述命令不仅解决了可能遇到的下载难题,还指定了与新安装的 CUDA Toolkit 匹配的 cuDNN 和其他必要的组件版本[^4]。
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