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飞桨win10（N卡）安装

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钢翼
2023-09-14
编程
127

1.查看可安装的CUDA最高版本

执行nvidia-smi，其中CUDA Version未可安装的CUDA最高版本

C:\Users\Administrator>nvidia-smi
Thu Sep 14 09:34:10 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 473.47       Driver Version: 473.47       CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ... WDDM  | 00000000:01:00.0 N/A |                  N/A |
| N/A    0C    P0    N/A /  N/A |    810MiB /  1024MiB |     N/A      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

2.查看算力

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

3.选择版本

参考飞桨官方文档，根据自己机器配置选择对应版本

https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html

首先请您选择您的版本
如果您的计算机没有 NVIDIA® GPU，请安装CPU 版的 PaddlePaddle

如果您的计算机有 NVIDIA® GPU，请确保满足以下条件并且安装 GPU 版 PaddlePaddle

CUDA 工具包 10.2 配合 cuDNN v7.6.5，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT7.0.0.11

CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.2.4.2

CUDA 工具包 11.6 配合 cuDNN v8.4.0，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.0.6

CUDA 工具包 11.7 配合 cuDNN v8.4.1，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.4.2.4

CUDA 工具包 11.8 配合 cuDNN v8.6.0，如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.5.1.7

CUDA 工具包 12.0 配合 cuDNN v8.9.1, 如需使用 PaddleTensorRT 推理，需配合 TensorRT8.6.1.6

GPU 运算能力超过 3.5 的硬件设备

注：目前官方发布的 windows 安装包仅包含 CUDA 10.2/11.2/11.6/11.7/11.8/12.0，如需使用其他 cuda 版本，请通过源码自行编译。您可参考 NVIDIA 官方文档了解 CUDA、CUDNN 和 TensorRT 的安装流程和配置方法，请见CUDA，cuDNN，TensorRT
注：

如果你使用的是安培架构的 GPU，推荐使用 CUDA11 以上。如果你使用的是非安培架构的 GPU，推荐使用 CUDA10.2，性能更优。

这里我选择CUDA 工具包 11.2 配合 cuDNN v8.2.1，因为安装时忘记看最后一段，装完又不想重新安装，所以没用CUDA10.2。

4.下载CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装后目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2

5.添加环境变量

在Path添加以下环境变量

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\lib\x64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\CUPTI\libx64
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin\win64

测试

nvcc -V

6.下载cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive （需要注册登录）

下载后解压覆盖到CUDA安装目录

7.安装paddlepaddle

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5.1.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html