CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 推出的并行计算平台和编程模型，可充分利用 NVIDIA GPU 的计算能力加速各种计算任务。以下是针对 Windows 系统的 CUDA 下载与安装详细教程，帮助你顺利完成环境配置。

一、前期准备：检查系统与硬件兼容性

在下载 CUDA 之前，需确认你的设备和系统满足基本要求，避免安装后无法正常使用。

1. 确认 GPU 支持 CUDA

CUDA 仅支持 NVIDIA 显卡，且需要显卡属于支持 CUDA 的架构（如 Kepler、Maxwell、Pascal、Turing、Ampere、Hopper 等）。

检查方法： ① 右键点击桌面空白处，选择「NVIDIA 控制面板」； ② 在左侧菜单中点击「系统信息」，在「显示」选项卡中查看显卡型号； ③ 访问 NVIDIA CUDA GPUs 列表，确认你的显卡型号在支持列表中。

2. 确认操作系统版本

CUDA 支持 Windows 10/11（64 位）、Linux、macOS 等系统，本文以Windows 10/11 64 位为例。

检查系统版本：右键「此电脑」→「属性」，查看「系统类型」和「操作系统版本」。

3. 检查 NVIDIA 显卡驱动版本

CUDA 需要匹配的 NVIDIA 驱动程序，不同 CUDA 版本对驱动版本有最低要求（如下表）。

CUDA 版本最低 NVIDIA 驱动版本（Windows）CUDA 12.x527.41 或更高CUDA 11.8522.06 或更高CUDA 11.7516.94 或更高CUDA 11.6511.65 或更高

检查当前驱动版本：打开「NVIDIA 控制面板」→「系统信息」→「驱动程序版本」。

二、选择合适的 CUDA 版本

CUDA 版本选择需结合以下因素：

软件兼容性：如果你需要配合 PyTorch、TensorFlow 等框架，需确认框架支持的 CUDA 版本（可在框架官网查看）。例如：

PyTorch 2.0+ 支持 CUDA 11.7、11.8、12.0 等版本；TensorFlow 2.10+ 支持 CUDA 11.2 及以上版本。 硬件支持：较新的 CUDA 版本可能需要较新的显卡架构（如 Ampere 架构推荐 CUDA 11.7+）。稳定性：优先选择发布时间稍久、经过验证的版本（如 CUDA 11.8、12.1），避免最新测试版的兼容性问题。

三、下载 CUDA Toolkit

访问 NVIDIA CUDA Toolkit 官方下载页面：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer（archive 页面可下载历史版本，如需最新版可直接访问CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer）。在 archive 页面中找到你选择的 CUDA 版本（如「CUDA Toolkit 11.8.0」），点击进入下载页面。选择系统参数：

Operating System：WindowsArchitecture：x86_64Version：Windows 10 或 Windows 11（根据你的系统选择）Installer Type：推荐选择「exe (local)」（本地安装包，包含所有组件，无需联网下载），也可选择「exe (network)」（在线安装包，体积小但需联网）。 点击「Download」按钮，下载 CUDA 安装包（文件格式为 .exe，大小约 2-4GB，视版本而定）。

四、安装 CUDA Toolkit

1. 安装前准备

关闭所有占用 GPU 的程序（如游戏、视频渲染软件、NVIDIA 相关进程），避免安装冲突。

建议暂时关闭杀毒软件和防火墙，防止误拦截安装程序。

2. 开始安装

双击下载好的 CUDA 安装包（如 cuda_11.8.0_522.06_windows.exe），会先解压安装文件，选择解压路径（默认即可，安装完成后会自动删除），点击「OK」。

解压完成后，自动进入 CUDA 安装向导，点击「同意并继续」。

选择安装类型：

推荐选择「自定义（高级）」：可手动选择需要安装的组件，避免安装不必要的工具（如 NVIDIA GeForce Experience，如需可单独安装）。

不推荐「精简」安装：可能会覆盖现有驱动或安装冗余组件。

自定义组件选择：必选组件：Driver components（驱动组件）：如果当前驱动版本低于 CUDA 要求的最低版本，需勾选安装；如果已满足要求，可取消勾选以保留现有驱动。

CUDA Toolkit 下的 CUDA Runtime、CUDA Development Tools、CUDA Libraries 等核心子组件；CUDA（核心组件，包含编译器、库文件等）；可选组件（根据需求选择）：

NVIDIA GeForce Experience：显卡管理工具，非必需；CUDA Samples：CUDA 示例程序，适合学习和测试，建议勾选；Visual Studio Integration：如果需要在 Visual Studio 中开发 CUDA 程序，需勾选（确保已安装对应版本的 Visual Studio）。 点击「下一步」，选择安装路径（默认路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8，建议保持默认，避免后续环境变量配置问题）。点击「安装」，等待安装完成（过程约 5-10 分钟，期间可能会短暂黑屏，属于正常现象）。安装完成后，点击「关闭」。

五、验证 CUDA 安装是否成功

1. 检查环境变量

CUDA 安装会自动配置环境变量，可通过以下步骤确认：

右键「此电脑」→「属性」→「高级系统设置」→「环境变量」。

在「系统变量」中查看是否存在以下变量：

CUDA_PATH：值为 CUDA 安装路径（如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8）；CUDA_PATH_V11_8（版本号对应）：同上；「Path」变量中是否包含：

%CUDA_PATH%\bin%CUDA_PATH%\libnvvp 若缺失，需手动添加对应路径。

2. 通过命令行验证

按下 Win + R，输入 cmd 打开命令提示符。

输入以下命令，查看 CUDA 版本：

nvcc -V

若输出类似以下内容，说明 CUDA 安装成功：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation

Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022

Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89

Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0

（可选）运行 CUDA 示例程序验证 GPU 调用：

进入 CUDA Samples 安装路径（默认路径：C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.8 或 C:\Users\<用户名>\AppData\Local\NVIDIA\CUDA Samples\v11.8）；打开 bin\win64\Release 文件夹，找到 deviceQuery.exe 并双击运行；若输出 Result = PASS，说明 GPU 能被 CUDA 正确识别和调用。

六、常见问题与解决方法

安装失败提示 “找不到兼容的显卡”：

原因：显卡不支持 CUDA 或驱动版本过低。解决：确认显卡在 CUDA 支持列表中，更新 NVIDIA 驱动至最低要求版本。 nvcc -V 命令提示 “不是内部或外部命令”：

原因：环境变量未正确配置。解决：检查「Path」变量中是否包含 %CUDA_PATH%\bin，若缺失手动添加，重启命令提示符后重试。 安装后驱动冲突、显卡性能异常：

原因：CUDA 安装时强制更新了驱动，与系统不兼容。解决：卸载当前 NVIDIA 驱动（通过「控制面板→程序和功能」），重启电脑后从 NVIDIA 官网下载对应显卡的稳定版驱动重新安装。 CUDA 版本与框架不兼容：

解决：卸载当前 CUDA（通过「控制面板→程序和功能」，卸载所有带 “NVIDIA CUDA” 的组件），重新下载并安装框架支持的 CUDA 版本。