验证安装是否成功 配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图: 参考博客: https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/104246466 htt...
1. cuda的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads(旧:URL)去下载。在安装的时候一定要自定义安装,否则将会安装很多无用的东西。安装的选项,可以选择不更新驱动程序。 或者下载离线文件安装 安装,选择自定义安装。 安装后,和英伟达cuda相关的程序如下图所示。 注意,千万不要勾选 NsightVisual StudioEd...
1、登录NVIDIA开发者中心,下载CUDA安装包。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2. 打开NVIDIA控制面板,点击系统信息,再点击组件,查看当前的显卡驱动最高支持的CUDA版本; 在各个版本中,我们找到12.x,当然需要确保您的显卡能够支持这个版本,选择Windows–>x86_64–>11–>exe(local),最后点击Download。
cmd进入到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite,依次输入bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,如下图即安装成功
1、查看可安装CUDA版本1.1、win+R,输入cmd进入控制台 1.2、输入nvidia-smi命令查看支持的CUDA版本 2、安装CUDA2.1、进入 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载界面进行安装(需要注册登录nvidia账号)2.2…
Windows系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）步骤1：检查GPU兼容性 确保您的Windows计算机配备了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。步骤2：安装NVIDIA驱动程序 前往NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。步骤3：安装CUDA Toolkit 从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的...
首先打开https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据你的操作系统版本,选择对应的CUDA版本。一般选择x86_64位Windows操作系统,系统根据自己的版本选择,选择安装形式exe(local); 注意:如果当前版本大于你计算机允许的版本,比如执行了nvidia-smi后,允许的是12.0,但此处是12.3,那么不可安装,你需要点击 https://dev...
1、安装CUDA 敲击键盘Windows+R键打开运行,输入CMD回车,启动命令提示符界面 输入:nvidia-smi,回车, 查看自己电脑上显示的是什么版本就下载什么版本就可以 cuda toolkit下载列表链接 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 想下载哪个版本就点击哪个 ...
3-3 CUDA安装目录示例 把图3-2的文件复制到3-3,直接覆盖既可。 第四步:确认是否安装成功 进入下面这个目录,v12.6改成你自己的版本号 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\extras\demo_suite 右键打开powershell,不是windows11的话就进cmd切到这个目录 ...