Windows10 配置 Nvidia 驱动与 Cuda 环境搭建

Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。

环境需求

当前配置

• 操作系统：Windows 10
• 显卡型号：Nvidia GeForce GTX 960M
• 当前驱动：391.25

目标

• 升级显卡驱动
• 安装适用的Cuda
• 安装配套的Cudnn
• 测试安装结果

升级显卡驱动

查看当前驱动信息

• 打开Nvidia控制面板

可以看到自己的显卡和驱动

查看并下载自己可用的驱动版本

• 登录官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
• 选择自己的系统和显卡型号，查看自己可以使用的显卡驱动列表：

虽然显卡菜了些，驱动还是很先进的 这里建议驱动版本稍新一些，CUDA对显卡驱动的依赖是向下兼容的 我选择了466.11的驱动

Tips：如果浏览器下载时快时慢，可以将下载链接放到迅雷里下载，速度感人

安装驱动

• 启动我们下载的驱动程序
• 466.11-notebook-win10-64bit-international-dch-whql.exe

• 图形驱动程序安装成功就行
• 重新打开Nvidia控制面板

• 显卡驱动更新成功

CUDA下载安装配置

下载CUDA

• 登录中文官网：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads
• 选择合适自己的系统和选项：

此时推荐的链接为当前最新版的Cuda，如果需要可以直接下载 但是经常我们需要的Cuda是早期的某个版本

• CUDA 产品下载列表：https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/
• 早期版本Cuda下载链接：

在此页面下载自己需要的CUDA版本 我下载的是CUDA 10.2

CUDA安装

• 打开下载的 cuda_10.2.89_441.22_win10.exe文件

• 不要安装 Visual Studio Integration ，装也装不上
• 驱动我们已经更新过了，就不要装CUDA里的驱动了

• 下一步开始安装

如果 Visual Studio Integration不慎安装了

• 电脑就会重启
• 命令 nvidia-smi：

• 这个是假的，真实的CUDA并没有装上
• 需要重新安装CUDA，选择自定义，按照上述要求重装就行
• 添加路径到Path环境变量中（如一切工作正常可以不着急添加）：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

可能遇到的错误

nsight compute 安装失败

• 失败原因不明
• 可以不选择 nsight compute 继续安装
• CUDA仍可以成功安装使用

测试CUDA

• 打开cmd
• 命令 nvcc -V

cuDNN 下载安装

cuDNN下载

• 中文官网：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn
• 下载官网：https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey
• 此时需要登录自己的Nvidia账号（没有的需要注册一个）
• 选择合适自己的版本

安装cuDNN

• 解压cuDNN文件
• 得到cuda文件夹，其中文件包括：

• 将所有文件复制到cuda安装文件夹

例如我的是：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2

测试cuDNN

• 打开文件夹 ：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include

对于 cudnn version < 8.0 的情况

• 打开cudnn.h文件

对于 cudnn version > 8.0 的情况

• 打开cudnn_version.h文件

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 1
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1

#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

参考资料

• https://blog.csdn.net/bingo_liu/article/details/103224730