CUDA安装及环境配置——最新详细版，CUDA最新详细安装与环境配置指南，CUDA最新详细安装与环境配置指南——从入门到精通的CUDA安装教程

摘要：本指南详细介绍了CUDA（Compute Unified Device Architecture）的安装及环境配置过程。内容包括最新版本的CUDA安装步骤、环境配置要求以及可能出现的问题和解决方案。本指南为用户提供了一种简单易懂、操作性强的方法，帮助用户顺利完成CUDA的安装和环境配置，以便进行高效的并行计算任务。

本文详细介绍了CUDA（Compute Unified Device Architecture）的安装及环境配置过程，内容包括最新版本的CUDA安装步骤、GPU驱动的安装、CUDA工具包的配置等，本文旨在帮助读者顺利完成CUDA的安装和环境配置，以便进行GPU加速的计算任务。

在安装CUDA之前，我们需要确定三件事情：

一、查看显卡支持的最高CUDA版本，以便下载对应的CUDA安装包。

二、查看对应CUDA版本的Visual Studio（VS）版本，以便下载并安装对应的VS版本（VS需先安装）。

三、确定CUDA版本对应的cuDNN版本，这个其实不用太关注，因为在cuDNN的下载页面会列出每个版本对应的CUDA版本范围。

确定显卡支持的CUDA版本

在显卡驱动被正确安装的前提下，我们可以在命令行里输入nvidia-smi.exe来查看显卡信息，从显示的信息中，我们可以查看到CUDA Version，如显示为11.6，则说明该显卡最高支持到11.6版本，这里我们选择安装CUDA 11.6版本，你也可以选择更低的版本，比如11.5、11.4等。

确定CUDA版本支持的VS版本

我们可以查询官方安装文档来获取CUDA版本支持的VS版本信息，官方文档地址链接（请替换为真实的官方文档链接），支持的VS版本如下表所示：

这里我们选择安装VS2019。

确定CUDA版本对应的cuDNN版本

在cuDNN下载页面，我们根据自身的CUDA版本选择合适的cuDNN版本，如果你的CUDA版本是11.6，那么选择cuDNNV8.4.0版本的for CUDA11.x版本即可。

现在三个安装版本都已经确定好了，我们可以开始按照顺序安装：先安装VS2019、然后安装CUDA 11.6、最后是cuDNN V8.4.0，如果你安装的是别的版本，需要注意它们之间的版本对应关系。

安装VS2019

官方下载地址链接（请替换为真实的官方下载地址），因为最新的VS2022已经发布，所以下载VS2019需要注册账户，如果不愿意注册的小伙伴，可以从提供的百度云盘链接中下载VS2019社区版在线安装包（满足刚才CUDA对vs2019 16.x以上的要求），下载VS2019社区版在线安装器，然后双击运行即可，注意需要选择C++开发模块，其它模块可以根据自己的需求安装，然后安装即可，因为需要在线下载东西，所以安装过程可能会有点长，请耐心等待。

安装CUDA

下载安装包，在NVIDIA官方网站即可下载，注意选择你的操作系统、CUDA版本以及是否需要离线安装包，安装包下载好后，双击安装包进行安装，在安装过程中，需要注意以下几点：如果之前没有安装VS，需要把CUDA里面的Visual Studio Integration取消勾选；我们前面已经安装了VS2019，所以不需要取消勾选，下一步是选择安装的位置，可以直接默认安装在C盘，也可以自定义安装路径，然后下一步就是进行安装了。

检查是否安装成功

打开cmd，输入 nvcc -V，如果出现了你安装的CUDA的版本信息，说明安装成功了，你可能还需要测试一下CUDA里面的demo_suite文件夹中的工具，定位到安装目录的demo_suite文件夹（我的是在D:\Program Files\Nvidia\CUDA\v11.6\extras\demo_suite），然后在cmd中进入该文件夹，输入deviceQuery和bandwidthTest进行测试，如果结果都是PASS，说明一切正常。

安装cuDNN

下载安装包，在NVIDIA官方网站即可找到cuDNN的下载页面，注册并登录后，下载对应版本的cuDNN安装包，解压后，将bin、include、lib三个文件夹的文件分别拷贝到CUDA安装目录对应的文件夹中即可，都装好后可以运行一个CUDA程序试试，在VS2019中创建一个CUDA项目，然后运行其中的demo程序进行测试，如果成功打印结果，那就表示你已经成功安装了CUDA和cuDNN。