CUDA Toolkit windows

### 下载并安装适用于 Windows 系统的 CUDA Toolkit

对于希望在 Windows 上部署深度学习环境的研究人员和开发者来说，正确配置 NVIDIA CUDA Toolkit 是至关重要的一步。为了确保顺利安装，在此之前应当确认计算机已经配备了兼容版本的 NVIDIA 显卡驱动程序[^1]。

访问官方提供的下载页面可以获取最新版 CUDA Toolkit 的安装文件。该网页会依据用户的操作系统自动推荐合适的发行版本，并提供详细的系统需求说明以及支持的操作系统列表。针对 Windows 用户而言，建议按照提示选择适合当前操作系统的特定包类型完成下载过程[^4]。

启动安装向导之后，遵循屏幕上的指示逐步推进设置流程即可。值得注意的是，在某些情况下可能需要先移除旧有的 CUDA 版本以防止潜在的功能冲突问题发生；不过这一操作仅限于那些确实存在重复安装情况或是曾经手动调整过默认路径的情形之外[^2]。

成功安装完毕后，可以通过运行简单的测试样例来验证新环境是否正常工作。例如编写一段调用 cuBLAS 库函数计算两个矩阵乘积的小型 C++ 或 Python 脚本来检验 GPU 加速性能：

#include <cuda_runtime.h>
#include <cublas_v2.h>

int main() {
    float h_A[] = {1.f, 2.f};
    float h_B[] = {3.f, 4.f};
    float h_C[2];
    
    cublasHandle_t handle;
    cublasCreate(&handle);
    
    const int n = 2;
    cublasSgemm(handle,
                CUBLAS_OP_N, CUBLAS_OP_N,
                1, 1, n,
                &alpha,
                h_A, n,
                h_B, n,
                &beta,
                h_C, 1);

    cublasDestroy(handle);
}