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如果你不需要CUDA加速,则无需安装和配置CUDA、cuDNN等

CUDA 是英伟达(NVIDIA)推出的一种工具,能让你的显卡帮你干更多活儿。在本软件(pyVideoTrans)中,如果想启用CUDA加速,必须先安装CUDA环境,本文将手把手教你在 Windows 10 上安装 CUDA 12.8,以及配套的 cuDNN 9.11。

Windows预打包版绑定的是 CUDA12.8,其他版本未测试 Windows10上可以安装 cuDNN 9.8, Windows11必须安装cuDNN9.11或更高版本


第一步:检查你的显卡是不是英伟达的

  1. 打开设备管理器

    • 右键点击桌面左下角的“开始”按钮(那个 Windows 图标)。
    • 在弹出的菜单里选“Windows管理工具-计算机管理”,会打开窗口。
  2. 找到显卡信息

    • 在计算机管理打开的窗口里左侧点击设备管理器,右侧找到“显示适配器”(Display adapters),点一下前面的小箭头展开。

    • 看看里面有没有“NVIDIA”字样,比如“NVIDIA GeForce GTX 1660”之类。

    • 如果有,恭喜,你的显卡是英伟达的,可以继续往下走。如果没有(比如显示“Intel”或“AMD”),那 CUDA 用不了,教程到此为止。


第二步:检查显卡驱动版本并升级

  1. 打开英伟达管理软件

    • 如果你装过显卡驱动,桌面右下角的任务栏(时间旁边)可能有个绿色“NVIDIA”图标。右键它,选择“NVIDIA GeForce Experience”打开。

    • 如果没有,跳到第 3 步手动下载。

  2. 检查驱动版本并升级

    • 打开后,点击左上角的“驱动程序”(Drivers)。
    • 它会显示当前驱动版本(比如“546.33”),如果有新版本,会有“下载”按钮。
    • 点击“下载”,然后按提示安装,安装完重启电脑。
  3. 没有软件?手动下载驱动


第三步:检查是否已有 CUDA 并确定最大支持版本

  1. 打开命令行终端(CMD)
    • 按住键盘上的 Windows 键 + R,弹出“运行”窗口。
    • 输入 cmd,按回车,打开一个黑色命令行窗口。

  1. 检查 CUDA 版本
    • 在命令行里输入: nvcc -V

按回车。如果显示类似 Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.xxx,说明已经装了 CUDA,版本是 12.8。如果显示“不是内部或外部命令”,说明没装过,往下走安装。

如果版本是 11.x,请先卸载然后重新安装12.8。

  1. 查看支持的最大 CUDA 版本
    • 在命令行输入: nvidia-smi

按回车,会显示一个表格,右上角有“CUDA Version”(比如 12.8 或更高)。这表示你的驱动支持的最高版本。只要是 12.8 或以上,就可以装我们想要的 CUDA 12.8。 如果显示是 11.x,说明显卡驱动太旧了,请先更新显卡驱动。


第四步:下载并安装 CUDA 12.8

  1. 下载 CUDA 12.8
    • 打开浏览器,进入英伟达官网下载页面:https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-1-download-archive
    • 选择“Windows” > “x86_64” > “10(如果是win11系统,则选择11)” > “exe (local)”,点击“Download”。
    • 文件名大概是 cuda_12.8.1_572.61_windows.exe,会下载到你的“下载”文件夹。

  1. 安装 CUDA(自定义模式)
    • 双击下载的文件,弹出安装窗口,同意协议并下一步。

    • 选择“自定义(高级)”安装,点击“下一步”。

    • 在选项列表里,只勾选第一行的“CUDA”,其他都去掉勾选,避免冲突。

  • 然后点击 CUDA 前的+号,去掉Visual Studio Integration,否则容易安装失败

  • 点击“下一步”,按提示完成安装,默认路径是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6

  1. 遇到错误怎么办?

    • 如果安装中断,提示“未安装”或“失败”,可能是选项没选对。重新运行安装程序,选择自定义安装,确保只选第一行的CUDA”,其他全取消,并且点开 CUDA 取消 Visual Studio Integration
    • 如果还是出错,跳到下一步安装 Visual Studio。

第五步:安装 Visual Studio(如果 CUDA 安装失败未失败可跳过该步)

上一步如果取消了Visual Studio Integration,应该不会出错,假如出错了,请照此安装 Visual Studio

  1. 下载 Visual Studio 社区版

  2. 安装 C++ 开发环境

    • 双击安装器,弹出窗口后选“桌面开发使用 C++”(Desktop development with C++)。
    • 点击“安装”,可能需要几十分钟,装完后重启电脑。

  1. 重新安装 CUDA 12.8
    • 回到第四步,重新运行 CUDA 安装程序,按自定义模式只选“Runtime”安装。这次应该能成功。

第六步:验证 CUDA 安装并配置环境变量

  1. 检查安装是否成功

    • 打开 CMD(Windows 键 + R,输入 cmd)。
    • 输入: nvcc -V 如果显示 Cuda compilation tools, release 12.8, V12.8.xxx,说明安装成功。如果提示“不是内部或外部命令”,需要加环境变量。
  2. 添加 CUDA 到环境变量(默认已自动设置,如果没有,请手动添加)

    • 右键“此电脑”,选“属性” > “高级系统设置” > “环境变量”。
    • 在“系统变量”的“Path”里,点击“新建”,输入:
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\lib
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\include
    • 点击“确定”保存,关闭所有窗口。
    • 重新打开 CMD,输入 nvcc -V,应该能看到版本信息了。


第七步:安装 cuDNN 9.11

  1. 下载 cuDNN 9.11

  1. 安装 cuDNN

    • 双击下载的 .exe 文件,按提示安装。
  2. 添加环境变量

添加方法和CUDA一样,如果你安装的不是 cudnn9.11,那么你需要修改下方的v9.11为你的版本,同时你应该进入C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v你的版本号\bin 这个文件夹中,看看这里显示的子文件夹明是什么,cudnnv9.11下会显示 12.9 不同的版本显示不同,然后修改12.9为实际显示的数字。

这里可能大于安装的CUDA12.8版本,不用担心,这是兼容的

  • C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.11\bin\12.9
  • C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.11\lib\12.9
  • C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.11\include\12.9

完整的环境变量示意图,具体安装cuda和cudnn版本不同则显示不同

最后:大功告成!

重启下电脑。 现在 CUDA 12.8 和 cuDNN 9.11 都装好了!你可以开始运行需要 GPU 支持的程序了。如果有软件说明(比如运行 python script.py),在 CMD 里进入项目文件夹,输入对应命令试试。

有用的资源链接

  1. cuDNN所有版本下载地址: https://developer.nvidia.com/cudnn-archive
  2. CUDA所有版本下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive