Win10+CUDA+CUDNN环境配置教程：CUDA10.1与CUDNN版本对应

本文档详细介绍了在Windows 10环境下配置CUDA (Compute Unified Device Architecture) 和 CUDNN (CUDA Deep Neural Network Library) 的过程，以便运行其他人的程序。首先，确保软件需求包括CUDA的历史版本下载（推荐使用较旧版本，如CUDA 10.1.243），以及CUDNN的对应版本，由于CUDNN需要与CUDA版本匹配，并且可能需要NVIDIA账号进行下载。 配置步骤分为以下几个部分： 1. 安装CUDA主程序：检查你的显卡兼容版本，例如NVIDIA GeForce 2080。通过控制面板的NVIDIA控制面板或系统信息中的组件选项，确认显卡支持的CUDA版本。然后，下载并安装cuda_10.1.243_426.00_win10.exe，建议选择一个略高于最低要求但非最新版本的安装包，以防遇到错误。安装时只需按照向导进行操作，一般默认安装即可。 2. 配置CUDA环境变量：安装完成后，需要在系统环境变量中设置CUDA的相关路径。具体步骤是右键点击"此电脑"，依次进入"属性"、"高级系统设置"、"高级"，再找到"环境变量"。新安装的CUDA会自动添加一些路径，但仍需手动添加： - CUDA_BIN_PATH: CUDA安装目录的bin子目录路径。 - CUDA_LIB_PATH: CUDA安装目录的lib/x64子目录路径。 - CUDA_SDK_PATH: CUDA SDK安装路径，通常对应CUDA版本。 - CUDA_SDK_LIB_PATH: CUDA SDK的common/lib/x64子目录路径。 - CUDA_SDK_BIN_PATH: CUDA SDK的bin/win64子目录路径。 3. 测试CUDA环境：设置完环境变量后，可以通过命令行输入nvcc --version来验证CUDA是否正确安装并配置。如果一切正常，应能显示对应的CUDA版本信息。 4. 安装CUDNN：CUDNN的下载链接可以在NVIDIA官方的rdp/cudnn-archive页面获取。由于CUDNN版本需要与CUDA版本对应，所以需要根据CUDA的版本下载相应的CUDNN版本。下载后解压，将包含的cudnn.h和cudnn.lib等文件添加到项目的include和library目录下，并在项目配置中设置CUDNN相关的库路径。 注意事项： - 在安装过程中，务必确保所有版本兼容性，避免因版本不匹配导致的问题。 - 如果遇到安装或配置问题，可以参考提供的参考资料，如博客文章或在线教程。 - 注册NVIDIA账号可能涉及到接受许可协议，确保遵守相关规定。 通过以上步骤，你就可以在Windows 10上成功配置CUDA和CUDNN，为运行其他程序提供必要的硬件和软件支持。