显卡驱动 CUDA cuDDN的关系

第一节 查看自己的显卡驱动 是否支持 cuda

https://developer.nvidia.cn/cuda-gpus

第二节 下载 显卡驱动 根据你的显卡 下载 最新驱动即可

https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/

显卡驱动 是操作 系统和和显卡硬件之间的桥梁， 确保英伟达的显卡能被系统和应用程序 识别和利用，低级运用

windows系统下 显卡驱动的命令 C:\Windows\System32\nvidia-smi.exe cmd下执行 nvidia-smi.exe 表示 驱动安装成功

环境变量

第三节 显示 CUDA Toolkit Archive 历史版本 根据你的模型的所依赖的版本下载

cuda toolkit 是允许开发者使用的CPU的算力的编程模型，直接提供使用gpu的接口

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

有本地版和 网络版 ，一般建议使用 本地版，

cuda 的版本安装 ，会自动卸载或者 更新 显卡驱动的版本 因为要匹配cuda的版本

cuda对显卡的驱动有最低的一个限制，一般更新到最新即可

统一计算架构的并行计算平台

cpu  单指令 单数据，进行切片循环处理

GPU 单指令多数据  
多核心 并行运行  完成相同的指令

cuda toolkit 工具包的版本  
cuda 是浮点运算的核心
tensor 核心  是矩形运算 
专门适用 AI

​

nvcc -V

第四节 cudnn 加速库

https://developer.nvidia.com/cudnn-archive 最新版本 注册 开发者账户

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 是cudnn 8.x的版本匹配 cuda的版本列表 其中 cudnn 8.9.7 匹配 cuda的12.x

cudnn 是专为深度学习优化的GPU 的加速库，提高模型训练的速度和推理速度

lib x64 include 3个目录 直接复制到 tooklt cuda v版本 下 即可

第五节 Windows系统下 多版本的cuda 的共存

Windows 平台的 IDE库 的安装

https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/
2. 下载Visual Studio

虽然CUDA安装程序自带了部分必要的组件，但建议事先安装Visual Studio。Visual Studio为CUDA程序的开发提供了必要的编译环境。你可以从Visual Studio官网下载并安装最新版本的Visual Studio。

环境变量的设置

系统环境的变量

系统的环境变量 path 把 程序的下的 可执行程序 添加到 环境变量中，提供操作系统和应用执行调用
%CUDA_PATH_V12_2%\lib\x64
%CUDA_PATH_V12_2%\include
%CUDA_PATH_V12_2%\extras\CUPTI\lib64
%CUDA_PATH_V12_2%\bin

如果是多个版本的话，那么 就改引用的 cuda_path_vxx 就可以了。

多版本共存后，系统调用哪个版本，就是谁在上面 就调用谁， 也可以使用 # 注释掉

第6 节 linux系统下 多版本的cuda 的共存

cuBLAS文件