windows操作系统安装配置CUDA12.6和cuDNN

博主： huoyu
发布时间：2025 年 02 月 17 日
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在window上使用一些AI工具时，经常遇到需要CUDA加速支持的情况，但因为 CUDA、cudnn、显卡驱动等兼容问题，经常出现各种错误，而网络上搜到的知识很多过于陈旧，因此特地整理记录下，方便以后使用。

首先要确定你使用的是 英伟达显卡(NVIDIA)，否则安装了也无法使用。

## 安装 CUDA

0. 更新显卡驱动到最新版,然后执行 `nvidia-smi`,查看允许安装的最大 CUDA 版本号，**不可安装大于此处显示的 CUDA**，比如下图，允许安装的最大 cuda 版本号，比如此处显示 12.6

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1123188650.png)

1. 首先打开 [cuda download](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)网址，根据你的操作系统版本，选择**对应的CUDA版本**，比如下图，选择的是 x86_64 window 10操作系统,然后点击exe[local]

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/421635238.png)

> 路径用默认路径

在下图中，选择“自定义安装”，然后下一步

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/24718894.png)

在自定义安装选项界面中只选中`CUDA`，将其他的选中都去掉，如下图

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/4118819170.png)

安装完成后，默认将安装在 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6` 目录下，如果你安装的是11.8 版本，那么最后的`v12.6`改为 `v11.8`即可，以此类推。如果安装成功但是没有这个目录，请检查是否在`C:\Program Files(x86)\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6`目录下.

## 安装 cudnn

* 在CUDA安装完成后，打开网址 [developer.nvidia.com/rdp/cudnn-d…](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fdeveloper.nvidia.com%2Frdp%2Fcudnn-download) ，该网址可能需要登录，如果没有账号就先注册后登录。打开后，可能需要填写一份问卷，提交后到达下载页面，根据操作系统版本选择下载

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1238367460.png)

* 下载后，双击安装，一路下一步完成

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1453355184.png)

## 配置环境变量(可能已自动添加，如果未添加请手动添加)

按Window+键盘右上角Pause键，打开的设置页面找到高级设置，点开找到环境变量--系统变量，添加4条记录，如下，具体版本号数字根据你安装的版本号不同。先观察是否已存在， 若存在无需添加

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1284206242.png)

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/2405032707.png)

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1144402748.png)

这里的路径根据个人情况填入

```python
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\libnvvp
```

## 安装 cuBLAS

有时会遇到“cublasxx.dll不存在”的错误，此时需要下载 cuBLAS，然后将dll文件复制到系统目录下

[点击去下载 cuBLAS](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjianchang512%2Fstt%2Freleases%2Ftag%2Fv0.0.1 "https://github.com/jianchang512/stt/releases/tag/v0.0.1")

## 测试是否成功

1. 执行 `nvcc -V` ,成功会返回cuda版本号

[linuxan安装教程](https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/107778087)

最后修改：2025 年 02 月 17 日

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windows操作系统安装配置CUDA12.6和cuDNN

huoyu • 2025 年 02 月 17 日

首先要确定你使用的是 英伟达显卡(NVIDIA)，否则安装了也无法使用。

## 安装 CUDA

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1123188650.png)

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/421635238.png)

> 路径用默认路径

在下图中，选择“自定义安装”，然后下一步

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/24718894.png)

在自定义安装选项界面中只选中`CUDA`，将其他的选中都去掉，如下图

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/4118819170.png)

## 安装 cudnn

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1238367460.png)

* 下载后，双击安装，一路下一步完成

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1453355184.png)

## 配置环境变量(可能已自动添加，如果未添加请手动添加)

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1284206242.png)

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/2405032707.png)

![image.png](http://type.zimopy.com/usr/uploads/2025/02/1144402748.png)

这里的路径根据个人情况填入

## 安装 cuBLAS

有时会遇到“cublasxx.dll不存在”的错误，此时需要下载 cuBLAS，然后将dll文件复制到系统目录下

[点击去下载 cuBLAS](https://link.juejin.cn/?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjianchang512%2Fstt%2Freleases%2Ftag%2Fv0.0.1 "https://github.com/jianchang512/stt/releases/tag/v0.0.1")

## 测试是否成功

1. 执行 `nvcc -V` ,成功会返回cuda版本号

[linuxan安装教程](https://blog.csdn.net/zhouchen1998/article/details/107778087)

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