在window上使用AI工具，经常遇到需要CUDA加速支持的情况，但因为 CUDA、cudnn、显卡驱动等兼容问题，经常出现各种错误，而网络上搜到的知识很多过于陈旧，因此特地整理记录下，方便以后使用。
首先要确定你使用的是英伟达显卡(NVIDIA)，否则安装无效。
一、安装CUDA
更新显卡驱动到最新版, 然后CMD执行nvidia-smi,查看允许安装的最大 CUDA 版本号，不可安装大于此处显示的 CUDA，比如下图，允许安装的最大 cuda 版本号，比如此处显示 12.0，那么就不能安装 cuda12.1
- 首先打开 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，根据你的操作系统版本，选择对应的CUDA版本。一般选择x86_64位Windows操作系统，系统根据自己的版本选择，选择安装形式exe(local);
注意：如果当前版本大于你计算机允许的版本，比如执行了nvidia-smi后，允许的是12.0，但此处是12.3，那么不可安装，你需要点击 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，下载历史低版本。
- 下载到正确版本文件后，双击打开，无需调整安装目录，按步骤安装即可。
- 然后点ok，然后在下图中，选择”自定义安装”，然后下一步
- 在自定义安装选项界面中只选中 “CUDA”，将其他的选中都去掉，如下图：
- 安装完成后，默认将安装在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 目录下。如果安装成功但是没有这个目录，请检查是否在C:\Program Files(x86)\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8目录下。
二、安装cuDNN
- 在CUDA安装完成后，打开网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，下载cuDNN安装包。
这里需要注意，我们需要下载安装CUDA对应的cuDNN，比如上面我们安装的v11.8，我们也需要下载对应11版本。
- 下载后，解压将会得到如图3个文件夹，将这3个文件夹复制到安装的CUDA目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8
三、测试是否成功
cmd执行nvcc -V，成功会返回cuda版本号。
