https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

这是NVIDIA CUDA下载的网站。CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可用于加速许多应用程序，如机器学习、科学计算和图形处理等。在该网站上，您可以下载适用于不同操作系统和CPU架构的CUDA工具包和驱动程序。

相关问题

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

您提到的链接是NVIDIA CUDA Toolkit的下载链接。NVIDIA CUDA Toolkit是一个开发环境，用于创建高性能GPU加速应用程序。它包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及运行时库，可以在各种架构上构建和部署应用程序，包括x86、Arm和POWER。科学家和研究人员可以利用内置功能在多GPU配置中分配计算，开发从单个GPU工作站到拥有数千个GPU的云安装的应用程序。您可以通过点击下载链接来获取最新版本的CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，或者访问历史版本链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。安装CUDA Toolkit的具体步骤如下：
1. 下载后双击应用程序进行安装。
2. 选择一个临时解压路径，比如桌面上的temp文件夹，并点击OK。
3. 点击同意并继续。
4. 点击自定义。
5. 点击下一步。
6. 将安装路径改为您想要的路径，比如D盘，并点击下一步。
7. 等待安装完成，预计需要2~3分钟。
8. 点击下一步。
9. 安装完成后，点击关闭。
这样，您就可以成功安装CUDA Toolkit了。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CUDA Toolkit安装教程（Windows）](https://blog.csdn.net/qq_42951560/article/details/116131410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

登录NVIDIA Developer账户并访问cuDNN库页面（https://developer.nvidia.com/cudnn），选择对应的Ubuntu版本和CUDA版本进行下载。解压下载的cuDNN文件，并设置安装目录（例如/usr/local/cuda）。详细步骤

登录NVIDIA Developer账户并访问cuDNN库页面的过程如下：

1. 打开浏览器，输入网址 `https://developer.nvidia.com/cudnn`，进入NVIDIA cuDNN库主页。

2. 确认您已经拥有NVIDIA Developer账户（如果没有，注册一个新账户并登录）。

3. 在页面上方的导航栏中，找到“Downloads”选项，然后选择“cuDNN”。在下拉菜单里，找到“Library”，再向下滚动到支持的CUDA版本部分。

4. 根据您的Ubuntu操作系统版本（例如18.04、20.04等）以及您已安装的CUDA版本，选择合适的cuDNN版本。通常，选择与CUDA版本相匹配的版本，例如CUDA 11.x 对应 cuDNN 8.x。

5. 点击所选版本的链接，会看到一个名为`.tar.gz` 或 `.zip` 的下载按钮，点击它开始下载cuDNN的压缩包。

6. 下载完毕后，在终端中找到下载的文件，通常是下载目录下的`cudnn_version.tar.gz` 或者 `cudnn_version.zip`。

7. 解压下载的文件：

   sudo tar xvzf cudnn_version.tar.gz -C /path/to/installation/directory (比如 /usr/local/cuda)

如果是`.zip` 文件，则可以使用 `unzip` 替换 `tar`。

8. 设置安装目录：
将安装目录替换为上述例子中的 `/usr/local/cuda`，如果这个目录不存在，可以先创建它：

   sudo mkdir -p /usr/local/cuda

9. 完成解压后，cd 到cuDNN的解压目录，继续后面的编译安装步骤。