nvidia显卡驱动版本选哪个（nvidia显卡驱动、cuda、cudnn、tensorflow对应版本）

1               、下载显卡驱动

在nvidia官网下载驱动
  
  
  
  
  
  
  
 ，驱动官网选择设备的驱动进行搜索下载即可 
  
  
  
  
  
  
  ，搜索时注意对应的操作系统

一般为安装NVIDIA Studio驱动版本 


 


 


 


 


 


 


 

，GeForce Game Ready适用于游戏玩家
 
 
 
 
 
 
 
，下面是两个版本区别的官方解释

下载完的驱动会以版本号的形式命名  
   
   
   
   
   
   
   ，这个版本号在安装cuda时候会用到 

 

 

 

 

 

 

 
，以下是下载好的驱动文件名

516.93-desktop-win10-win11-64bit-international-nsd-dch-whql.exe

516.93–显卡驱动版本号

desktop–运行的平台

win10-win11-64bit–运行的操作系统

nsd–nvidia studio版本驱动

dch–Declarative Componentized Hardware supported apps声明性组件化硬件支持的应用程序

whql–MicrosoftWindowsHardwareQualityLab操作系统硬件品质实验室商标

2  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
、安装cuda

安装cuda需要和显卡驱动版本匹配

 

 

 

 

 

 

 

，目前30系列以上的显卡仅支持cuda11以上版本               ，安装时需要注意
  
  
  
  
  
  
  
 。

cuda和显卡驱动对应版本 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，这里显示的显卡驱动版本是以版本号的形式显示 
  
  
  
  
  
  
  。

选择对应的版本进行下载

3














、安装cudnn

cudnn下载

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

将下载后的文件加压缩到CUDA对应的目录下进行覆盖即可

4
  
  
  
  
  
  
  
 、tensorflow与CUDA  
  
  
  
  
  
  
 、CUDNN对应的版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu

常用连接

1
 


 


 


 


 


 


 


 
、下载显卡驱动

显卡驱动下载

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

2
 
 
 
 
 
 
 
、查看对应版本

tensorrflow_cuda_cudnn

https://www.tensorflow.org/install/source_windows

torch_cuda_cudnn

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

3   
   
   
   
   
   
   
  、下载cuda
 

 

 

 

 

 

 

 
、cudnn

cuda

 

 

 

 

 

 

 
、cudnn                、显卡驱动对应版本

https://docs.nvidia.cn/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

cuda下载

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

cudnn下载

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

nvcc-显卡驱动区别

https://cloud.tencent.com/developer/article/1536738

参考连接：https://developer.aliyun.com/article/761648