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windows10安装NVIDIA显卡驱动+cuda10.0教程

  • 1、安装个鲁大师
  • 2、确定本机是否支持GPU加速
  • 3、更换至匹配的显卡驱动
  • 4、下载和安装cuda和cudnn
  • 5、验证
  • 6、游戏加速
  • 7、分享个漂亮的壁纸

1、安装个鲁大师

查看下显卡驱动的版本。安装cuda10需要驱动版本大于411。否则就卸载。

2、确定本机是否支持GPU加速

右击“此电脑”----选择“管理”—选择设备管理器—选择“显示适配器”就可以查看你的电脑是不是英伟达显卡（必须是英伟达的显卡，并且高于gtx950M以上级别）

3、更换至匹配的显卡驱动

此次安装cuda10，因此版本大于411.31版本

下载【鲁大师】卸载当前的老显卡驱动
下载相应版本：https://www.geforce/drivers
搜索后，下拉即可显示一堆驱动下载链接，选择一个就行。
下载后，全部默认【下一步】，最后一步不点击加入用户体验。

到此步，匹配的显卡驱动已经安装完毕。
接下来安装cuda和cudnn

4、下载和安装cuda和cudnn

如果第3步检测出来支持GPU加速，需要下载和安装cuda和cudnn。
下载链接：

链接：https://pan.baidu/s/141yBtj7yRDCtsC2FXl2h1w 
提取码：1203

安装cuda的时候要定要住，选择自定义安装，其他默认。参考截图：
安装好cuda后，解压缩cudnn，得到一个cuda文件夹，复制里面的全部文件。粘贴到如下位置：
粘贴的时候，选择覆盖即可。

5、验证

win+R输入cmd，回车打开命令提示符。
输入：

nvcc -V

显示如下即代表cuda安装完成
使用win+R，输入cmd，打开黑框。输入:

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\demo_suite

再输入:

 .\bandwidthTest.exe

则表示cuda配置成功。即可开始快乐的深度学习和游戏加速。
跑深度学习torch框架，可以如下检测是否可用

(python36) C:\Users\Administrator>python
Python 3.6.13 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 16 2021, 11:37:27) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

如果支持加速则会返回True

6、游戏加速

桌面右键打开 英伟达的NVIDIA控制面板，设置为高性能的NVIDIA显卡，即可GPU加速。

7、分享个漂亮的壁纸

本文标签： 显卡驱动 教程 Nvidia

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