如何在 Windows 上無錯誤地安裝 CUDA：開發者和創作者的指南

在 Windows 上安裝 CUDA 只要知道從哪裡開始以及每一步要檢查什麼，就不會感到頭痛。 本文將以實用方式指導您。涵蓋相容性、安裝、驗證和常見故障排除等所有細節，以確保工具包第一次就能在您的電腦上完美運作。

除了介紹 Windows 上的經典 Toolkit 安裝方法外，您還將了解如何將 CUDA 與 WSL 一起使用，如何使用 Conda 或 pip 安裝它，如何使用 Visual Studio 編譯範例，以及了解 Windows 上不同的 NVIDIA 驅動程式模型。 資訊統一且最新。 根據官方指南和您可能遇到的真實場景，例如配備混合 AMD 整合式顯示卡 + NVIDIA 獨立顯示卡的筆記型電腦。

CUDA是什麼？它在Windows系統中能提供哪些功能？

CUDA 正是NVIDIA的平行程式設計平台和模型使得這一切成為可能。 利用 GPU 加速應用程式從人工智慧和數據科學到模擬和圖像處理。在實際應用中，在 Windows 上安裝 CUDA 工具包可取得 nvcc 編譯器、執行時間環境、cuBLAS、cuFFT、cuRAND 和 cuSOLVER 等函式庫、偵錯和效能分析工具以及可直接編譯的範例。

CUDA 設計讓在同一應用程式中混合使用 CPU 和 GPU 變得容易：各個部分 處理器中的串行 GPU上的平行處理部分可以提供數百個並行運行的執行緒。這得歸功於共享的片上內存和優化的庫。 效能飛躍 通常在高負荷下比較明顯。

Windows 系統中的系統和編譯器相容性

使用安裝程式之前，建議先檢查相容性。 支持的窗口 此工具包的最新版本包括：Windows 11 24H2、23H2 和 22H2-SV2；Windows 10 22H2；以及 Windows Server 2022 和 2025。

在編譯器中，典型的支援包括 MSVC 193x 與 Visual Studio 2022 17.x 相容 以及 MSVC 192x 和 Visual Studio 2019 16.x，支援 C++11、C++14、C++17 和 C++20 方言（取決於版本）。 Visual Studio 2015 在 CUDA 11.1 中已被棄用；VS 2017 在 12.5 中已被棄用，並在 13.0 中被移除。 請核對您版本的確切矩陣。 避免恐懼。

對於舊版專案而言，這一點很重要：從 CUDA 12.0 開始，32 位元編譯功能已被移除，並且在 x64 系統上執行 32 位元 x86 二進位檔案的功能也受到限制。 司機、誇脫和數學 在 GeForce GPU 上，最高支援 Ada 架構；Hopper 不再支援 32 位元。

在 Windows 上選擇並安裝工具包

從NVIDIA CUDA官方網站下載安裝程式。 您可以選擇網路安裝程式 （最小下載包，其餘部分透過網路下載）或完整安裝程式（所有內容都在一個軟體包中，適用於 沒有網路的機器 或企業部署）。下載後，使用校驗和（例如 MD5）驗證完整性，以排除檔案損壞的可能性。

運行圖形安裝程序，並按照螢幕上的步驟操作。 請閱讀您所使用版本的發行說明 因為它詳細說明了變更、確切的兼容性以及重要警告。從 CUDA 13 開始，工具包安裝程式不再包含驅動程式。 NVIDIA驅動程式是單獨安裝的。 從對應的驅動程式頁面下載。

靜音安裝和組件選擇

如果需要靜默部署，安裝程式接受使用 -s 選項的無介面模式並允許 選擇特定子包 可以按名稱安裝，而不是一次安裝所有內容。您也可以使用 `-n` 參數來阻止自動重新啟動。這種精細化控制有助於自訂建置環境並減少系統資源佔用。

常見的子套餐中包含以下項目： nvcc、cudart、cuBLAS、cuFFT、cuRAND、cuSOLVER、cuSPARSENsight Compute、Nsight Systems、Visual Studio 整合、NVRTC、NVTX、NVJitLink、反編譯工具以及類似 cuobjdump 或 nvdisasm 的實用程式。如果您要進行編譯和效能分析， 選擇 Nsight 工具如果你只是在運行它，運行時環境可能就足夠了。

解壓縮安裝程式並查看其內容

對於稽核或企業打包，可以使用支援 LZMA 的工具（例如 7-Zip 或 WinZip）來提取完整的安裝程式。 您將找到 CUDAToolkit 樹和模組 Visual Studio 整合檔案放置在單獨的資料夾中。這些資料夾中的 .dll 和 .nvi 檔案本身並不包含在可安裝內容中。

使用 Conda 在 Windows 上安裝 CUDA

如果您喜歡使用 Conda 管理環境，NVIDIA 在 anaconda.org/nvidia 上發布了軟體包。 工具包的基本安裝 只需一條指令 `conda install` 即可完成，您也可以透過新增 `release` 標籤來修復先前的版本，例如，鎖定版本 11.3.1。 卸載 它同樣直接。

透過 pip（wheels）安裝 CUDA

NVIDIA 提供專注於 Windows CUDA 執行階段的 Python wheel 套件。它們主要面向… 在 Python 中使用 CUDA 它們不包含完整的開發工具。首先，請安裝 nvidia-pyindex，以便 pip 能夠識別 NVIDIA NGC 索引，並確保 pip 和 setuptools 已更新，以避免錯誤。 然後安裝元軟體包。 您需要的，例如 nvidia-cuda-runtime-cu12 或 nvidia-cublas-cu12。

這些元軟體包針對特定軟體包，例如 nvidia-cublas-cu129、nvidia-cuda-nvrtc-cu129、nvidia-npp-cu129 等。 請記住，環境是由 pip 管理的。如果要在虛擬環境之外使用 CUDA，則需要調整系統路徑和變數以正確連結。

驗證 Windows 上的安裝情況

開啟命令提示字元並執行 nvcc -V 以確認已安裝的版本。 克隆 CUDA 樣本 從 GitHub 下載範例並使用 Visual Studio 編譯。執行 deviceQuery 和 bandwidthTest：如果與 GPU 通訊成功，您將看到裝置已被偵測到。 通過測試 沒有錯誤。如果 deviceQuery 找不到設備，請檢查驅動程式並確認 GPU 在系統中可見。

具有 CUDA 加速的 WSL

Windows 11 和最新版本的 Windows 10 支援在 WSL 中執行 CUDA 加速的機器學習框架和工具，包括 PyTorch、TensorFlow 和 Docker 使用 NVIDIA Container Toolkit，首先在 WSL 中安裝支援 CUDA 的驅動程序，然後啟用 WSL 並安裝 glibc 發行版，例如 Ubuntu 或 Debian。

請確保您已更新 WSL 核心（最低版本為 5.10.43.3）。 用…查看 在 PowerShell 中使用 `wsl cat /proc/version` 指令。然後按照 WSL 中的 CUDA 使用者指南安裝庫和容器，即可在 Windows 上執行 Linux 工作流程，而無需離開目前環境。

在 Windows 上解除安裝 CUDA

在 Windows 系統上安裝 CUDA 後，是否要回溯到先前的版本？所有子軟體包都可以回滾。 從控制台卸載 使用程式和功能。如果您使用 Conda 或 pip 管理工具包，請使用各管理器的卸載機制，以避免留下任何軟體包殘留。

版本相容性說明

CUDA 11.8 版本因其穩定性和生態系統支援而廣受歡迎。 典型要求 對於 11.8 版本：GPU 運算能力需達到 3.0 或更高，支援 64 位元架構，至少需要 8 GB 記憶體和至少 4 GB 顯存。在 Linux 系統上，它與 Ubuntu 18.04/20.04、RHEL/CentOS 7/8 等發行版相容性良好。

CUDA 12.x 引入了運行時和庫方面的改進，並推送了依賴項。 最新驅動程式CUDA 13 將驅動程式與 Toolkit 安裝程式永久分開：請記得自行安裝驅動程式。 重要澄清CUDA 是 NVIDIA 的技術，需要 NVIDIA GPU；如果您看到任何地方說它也相容於 AMD GPU，那對於 CUDA 堆疊來說都是不正確的。

在 Windows 安裝 CUDA：常見問題排查

• 安裝程式失敗或未能完成安裝。請檢查安裝程式日誌，並確認您的防毒軟體、磁碟空間和管理員權限。如果網路不穩定，請嘗試使用完整安裝程式；如果出現使用者介面衝突，請嘗試靜默模式。
• deviceQuery 無法偵測到 GPU檢查驅動程式是否正確，GPU 是否已激活，以及應用程式是否正在使用獨立顯示卡 (dGPU)。如有必要，請更新驅動程式並重新安裝工具包。
• 與書店的衝突如果安裝了多個工具包，請驗證 CUDA_PATH 和 PATH 環境變數。在 Python 中，請檢查 PyTorch 或 TensorFlow 的版本及其配置是否與 CUDA/cuDNN 版本相容。
• Visual Studio 無法編譯 .cu 檔案。將 CUDA 建置自訂項目新增至您的專案中，並將 .cu 檔案標記為 CUDA C/C++。驗證 MSVC 是否與您的工具包相容。

工具、範例和文檔

除了 nvcc 和庫之外，用於在 Windows 上安裝 CUDA 的工具包還包括 Nsight Systems 和 Nsight Compute 等設定檔和分析器，以及 CUDA C++ 語言的 HTML/PDF 文件。 更好的做法官方範例位於 GitHub 上，是驗證驅動程式、記憶體效能和多處理器的絕佳基礎。

何時使用 Conda 或 pip 而不是傳統安裝程序

如果您專注於執行已經打包了與特定 CUDA 版本一致的依賴項的 ML 框架，那麼 Conda 和 pip 是理想的選擇。 優勢環境隔離性強，摩擦性更少。缺點：對於原生 C++ 開發或與 VS 的完全集成，傳統的 Toolkit 安裝程式提供 所有工具 以及最完整的體驗。

快速常見問題解答

• 如何判斷我的顯示卡是否相容CUDA？ 開啟裝置管理員，前往顯示轉接器，查看型號；將其與 NVIDIA 官方的 CUDA GPU 清單進行比較。您也可以執行 nvidia-smi 指令進行確認。 您的GPU顯示.
• 我可以不用 CUDA 訓練嗎？ 是的，它可以在 CPU 上運行，但速度會比較慢。若要在 Windows 上使用 GPU 執行 PyTorch 或 TensorFlow，請確保已安裝 GPU。 相容版本 使用您目前的 CUDA 版本，或使用具有 NVIDIA 容器的 WSL。
• 特定舊版本某些工具需要特定的版本組合，例如 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.4。在這種情況下，請安裝這些確切的版本並放置好。 cuDNN 的 DLL 在對應工具包的 bin 資料夾中，避免同時存在多個 cuDNN。

如果您想在 Windows 上安裝 CUDA 並藉助完整的指南加快工作速度，以上步驟和建議將幫助您完成所有操作。 它就像手套一樣合身。 從第一個版本開始。