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前言：最近需要使用电脑的GPU进行并行计算，由于以前也配置过GPU的深度学习环境，但是并没有自己总结如何配置GPU的CUDA和CUDNN，因此趁着这次写了这篇文章，留作记录。

一、清理NVIDIA的CUDA和CUDNN

  • 从未配置过GPU深度学习环境的话直接跳过
  • 如果以前配置过对应的GPU深度学习环境，需要重新配置的话，计算机中至多保留上面的应用程序，卸载完成后记得用火绒等软件清理无用的注册表

二、安装CUDA Toolkit

1、CUDA版本说明

  • 使用命令nvidia-smi和nvcc -V均能查看安装的CUDA版本，但不同的是nvidia-smi查看的是显卡驱动程序安装的CUDA版本，nvcc -V是由CUDA Toolkit安装的CUDA版本

像使用GPU进行深度学习通常是指nvcc -V的CUDA版本

  • 关于CUDA的不同版本可以参考文章cuda 的driver API 和 runtime API，个人认为写得比较详细

2、下载CUDA Toolkit安装包

  • CUDA ToolKit下载官网地址

  • 根据需要下载对应版本的CUDA Toolkit安装包

3、 安装CUDA 11.0


注意：我的电脑上已经安装了最新版本的驱动程序，所以才显示该警告，可不用理会。

注意：精简是安装全部CUDA组件而非最小的组件

注意：只选择CUDA组件且不选Visual Studio Integration，其他组件均不选

注意：CUDA安装位置可根据需要放于不同位置，这里我直接使用默认位置。

4、CUDA安装完成

  • 检查是否安装成功
  • (1) 命令行运行nvcc -V显示对应的版本号表示安装成功

  • (2) 查看环境变量

  • (3) 运行对应程序，均显示PASS则安装成功

三、cuDNN安装

1、下载与CUDA相对应的cuDNN安装包

  • 新用户需要注册后才能下载

  • 同意后，点击Archived cuDNN Releases选择适合的cuDNN版本

  • 选择适合于CUDA版本和平台的cuDNN下载

2、cuDNN安装

  • 将安装包解压后，直接将cuda文件夹下的三个文件夹移入对应的CUDA 安装目录下

我电脑上的CUDA安装目录为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\

  • 到这里GPU深度学习环境就配置好了，可以愉快地开始学习深度学习了~~~

本文标签： 电脑WindowsGPUcuDNNCUDA

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