1. 可以下載Geforce Experience果覆，將顯卡驅(qū)動(dòng)更新到上面最新

2. 桌面右鍵-->Nvidia控制面板->幫助->系統(tǒng)信息->組件

查看驅(qū)動(dòng)支持的最高cuda版本：

image.png

可以看到我的是11.6.134，所以我可以安裝這個(gè)版本以下的cuda

3. https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-1-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local

image.png

下載椭岩，如果想下其他版本绕娘，

image.png

點(diǎn)擊第二個(gè) "Archive of Previous CUDA Release"

注意：這個(gè)文件不用下載到C盤(pán)

4. 雙擊下載好的文件進(jìn)行安裝委可，注意安裝的時(shí)候選擇自定義映皆，然后取消驅(qū)動(dòng)那一項(xiàng)（好像是第二個(gè)），特征是他會(huì)顯示安裝某個(gè)版本驅(qū)動(dòng)厨埋，當(dāng)前版本驅(qū)動(dòng)是xx邪媳， 此時(shí)把這一項(xiàng)取消勾選，繼續(xù)安裝荡陷。建議裝到默認(rèn)的C盤(pán)吧雨效，其實(shí)也不是很大。

5.安裝CUDNN

https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive

image.png

6.添加環(huán)境變量：

CUDA安裝的時(shí)候是自動(dòng)添加的但是CUDNN不是朱盐，
我的電腦右鍵->屬性->高級(jí)系統(tǒng)設(shè)置->高級(jí)->環(huán)境變量

image.png

編輯，添加下面三個(gè)（最好先打開(kāi)C盤(pán)菠隆，或者自己裝的路徑兵琳，找到這幾個(gè)地址，如果找不到骇径，就下載一個(gè)everything軟件躯肌，用關(guān)鍵字在everything里搜索一下，找到路徑了再粘貼過(guò)去）：

image.png

確定->確定（直接關(guān)界面會(huì)不生效）

驗(yàn)證是否安裝成功：

1.win+r -> 輸入cmd進(jìn)入命令行模式破衔，依次輸入（第二行依然建議先找到這個(gè)地址粘貼過(guò)來(lái)）：

nvidia-smi
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite
deviceQuery.exe
bandwidthTest.exe

image.png

說(shuō)明cuda安裝完成

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image.png

有result=pass 說(shuō)明cudnn成功

7.配置vs：

打開(kāi)一個(gè)空的c++控制臺(tái)

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image.png

換成x64清女，這個(gè)不改好像也沒(méi)事

項(xiàng)目名右鍵->生成依賴(lài)項(xiàng)->生成自定義
勾選CUDA

image.png

項(xiàng)目名右鍵->屬性->

image.png

第一行填寫(xiě)
$(CUDA_PATH)
確定

參考https://www.cnblogs.com/wansuiwht/p/15811478.html
在工程名上點(diǎn)擊右鍵，選擇添加——新建項(xiàng)晰筛。在新建項(xiàng)對(duì)話(huà)框中選擇CUDA11.x嫡丙，在右側(cè)選擇CUDA 11.x C/C++ File 文件名修改為main

image.png

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>
__global__ void VecAdd(int* A, int* B, int* C)
{
    int i = threadIdx.x;
    C[i] = A[i] + B[i];
}
int main() {
    const int size = 3;
    int a[size] = { 1,2,3 };
    int b[size] = { 10,20,30 };
    int c[size] = { 0 };
    //定義設(shè)備變量
    int* dev_a = 0;
    int* dev_b = 0;
    int* dev_c = 0;
    //CUDA狀態(tài)
    cudaError_t cudaStatus;
    //選擇GUP
    cudaStatus = cudaSetDevice(0);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "選擇GPU失敗传惠，您的電腦上沒(méi)有GPU");
        return 0;
    }
    //分配GUP內(nèi)存
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_c, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess)
        fprintf(stderr, "dev_c內(nèi)存分配失敗");
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_a, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess)
        fprintf(stderr, "dev_a內(nèi)存分配失敗");
    cudaStatus = cudaMalloc((void**)&dev_b, size * sizeof(int));
    if (cudaStatus != cudaSuccess)
        fprintf(stderr, "dev_b內(nèi)存分配失敗");
    //從主機(jī)內(nèi)存復(fù)制數(shù)據(jù)到GPU內(nèi)存
    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "dev_a復(fù)制失敗");
    }
    //從主機(jī)內(nèi)存復(fù)制數(shù)據(jù)到GPU內(nèi)存
    cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "dev_b復(fù)制失敗");
    }
    //調(diào)用GPU計(jì)算
    VecAdd << <1, size >> > (dev_a, dev_b, dev_c);
    //獲取錯(cuò)誤狀態(tài)
    cudaStatus = cudaGetLastError();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "VecAdd 調(diào)用失敗: %s\n", cudaGetErrorString(cudaStatus));
    }

    cudaStatus = cudaDeviceSynchronize();
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "cudaDeviceSynchronize 返回錯(cuò)誤 %d!\n", cudaStatus);
    }
    //將計(jì)算結(jié)果返回主機(jī)
    cudaStatus = cudaMemcpy(c, dev_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);
    if (cudaStatus != cudaSuccess) {
        fprintf(stderr, "從GPU復(fù)制數(shù)據(jù)失敗!");
    }
    printf("{1,2,3} + {10,20,30} = {%d,%d,%d}\n",
        c[0], c[1], c[2]);
    cudaFree(dev_a);
    cudaFree(dev_b);
    cudaFree(dev_c);
    return 0;
}

如果成功迄沫，會(huì)顯示

image.png