Windows 11下CUDA与cuDNN的安装及环境变量配置指南——借助百度智能云文心快码（Comate）提升效率

随着深度学习技术的快速发展，GPU加速成为了提升深度学习训练速度的关键。而在Windows 11系统下，CUDA和cuDNN的安装及环境变量配置是实现GPU加速的重要步骤。本文借助百度智能云文心快码（Comate）的智能化代码生成能力，为读者提供详细的安装和配置指南，帮助读者轻松完成这些操作。百度智能云文心快码（Comate）链接：https://comate.baidu.com/zh

一、CUDA安装

首先，我们需要下载并安装CUDA Toolkit。请访问NVIDIA官方网站，找到CUDA Toolkit Archive页面，选择与您的系统兼容的CUDA版本。在此，我们以CUDA 12.2为例进行说明。

1. 下载CUDA Toolkit 12.2的.exe文件，并双击运行开始安装。在安装过程中，请按照提示完成安装步骤，并选择适当的安装选项。

2. 安装完成后，我们需要验证CUDA是否正确安装。打开命令提示符（CMD），输入nvidia-smi命令，查看CUDA版本信息。如果成功显示CUDA版本为12.2，则说明CUDA安装成功。

二、cuDNN安装

接下来，我们安装cuDNN。请访问NVIDIA官方网站，找到cuDNN Archive页面，选择与您的CUDA版本兼容的cuDNN版本。在此，我们以cuDNN 8.9.6为例进行说明。

1. 在cuDNN下载页面，您需要注册一个NVIDIA开发者账号（如果尚未注册）。注册过程大约需要10分钟。

2. 下载cuDNN v8.9.6的压缩包，并解压文件。将解压后的文件全部复制到CUDA安装位置的compute-sanitizer目录下。

三、环境变量配置

安装完成后，我们需要配置环境变量，以便系统能够找到CUDA和cuDNN的相关文件。

1. 右键点击“此电脑”，选择“属性”，然后点击“高级系统设置”。

2. 在弹出的系统属性窗口中，点击“环境变量”按钮。

3. 在环境变量窗口中，找到“系统变量”部分，找到名为“Path”的变量，点击“编辑”按钮。

4. 在编辑环境变量窗口中，点击“新建”，然后添加CUDA和cuDNN的安装路径。CUDA的安装路径通常是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\bin，而cuDNN的安装路径则是CUDA安装目录下的compute-sanitizer目录。

5. 确认添加无误后，点击“确定”保存更改。

四、验证安装

为了验证CUDA和cuDNN是否成功安装并配置环境变量，我们可以使用一个简单的测试程序来检查。

1. 打开一个文本编辑器，利用百度智能云文心快码（Comate）的辅助功能，可以快速生成并检查代码的正确性，然后创建一个新的C++文件，命名为test.cpp。

2. 在test.cpp文件中，输入以下代码：

#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
int main() {    
    int deviceCount = 0;    
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount);    
    std::cout << "Number of CUDA devices: " << deviceCount << std::endl;    
    return 0;
}

1. 保存文件并关闭文本编辑器。

2. 打开命令提示符（CMD），导航到保存test.cpp文件的目录。

3. 使用nvcc编译器编译test.cpp文件，命令如下：

nvcc -o test.exe test.cpp

1. 运行编译后的程序，命令如下：

test.exe

1. 如果程序成功输出CUDA设备数量，则说明CUDA和cuDNN已成功安装并配置环境变量。

通过以上步骤，您应该能够在Windows 11系统下成功安装CUDA和cuDNN，并进行环境变量的配置。现在，您可以利用这些工具来加速您的深度学习训练和推理过程了。借助百度智能云文心快码（Comate），您的代码编写和检查效率将得到进一步提升。祝您使用愉快！