CUDA Toolkit是包含了针对英伟达CUDA的软件开发工具集和编译器、开发环境以及各类运行库,是n卡显卡CUDA的SDK,如果想要将自己的非图形计算程序搬上显卡去跑,那么这套工具集是必须的。
注意
CUDA依赖Nvidia的驱动,最好先去官网check一下自己的GPU支持的驱动版本和CUDA版本。
安装CUDA Toolkit
使用--toolkit参数仅安装toolkit 或者运行安装程序按指示选择要安装的文件。安装成功后按要求将cuda添加到PATH路径和LD_LIBRARY_PATH依赖加载路径中即可。
查看本机驱动版本
打开nvidia的控制面板 -> 系统信息

驱动是cuda9.0版本,安装cuda10.2时需要覆盖此驱动

安装过程
选择自定义安装,可以选择安装驱动,覆盖本机的驱动

不要选Visual Studio Integration,即使选了也不能成功安装

如果本机的驱动版本(当前版本)小于cuda对应的版本(新版本),则选择,否则不选。如果当前版本小于新版本,并且不覆盖安装,之后电脑会频繁蓝屏或死机

记住安装位置,tensorflow要求配置环境

安装完成后配置环境,Path需要手动添加如下路径,对应上一步的安装路径
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\CUPTI\lib64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\bin\win64
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2\common\lib\x64

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CUDA Toolkit是支持多平台的,你在Windows、Linux以及macOS上都可以使用它。NVIDIA与苹果之间的关系裂痕越拉越大了,在去年的macOS Mojave更新中,NVIDIA就遭遇了苹果“故意”拖延其新驱动的签名,导致用户无法在新版本macOS上面正常安装NVIDIA官方显卡驱动的事件,所以这次仅针对macOS停止发布这套工具集可能说明NVIDIA与苹果之间彻底撕破脸皮。
没有了新的CUDA Toolkit,意味着macOS开发者将不能够在macOS上面使用未来的CUDA新特性,这两年的机器学习热潮让不少开发者都使用N卡搭建起了自己的机器学习硬件平台,可能未来这些开发者为了CUDA的新特性而不得不放弃界面友好的macOS而转投Windows或Linux了。






















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