CUDA开发环境搭建
本文将帮助您在Windows、Linux平台上搭建完整的CUDA开发环境。
【特别说明】：自2019年以后，NVIDIA停止了对macOS平台的CUDA支持，因此macOS部分仅适用于较老的系统版本。本文将不提供macOS平台的搭建指南。
1. 系统要求
1.1. 硬件要求
- NVIDIA GPU（必须是NVIDIA的GPU，且需要是支持CUDA的GPU，特别早期的英伟达GPU可能不适用）。
- 足够的系统内存（建议至少8GB）
- 足够的磁盘空间（CUDA Toolkit需要约4-8GB）
1.2. 软件要求
- 支持的操作系统：
- Windows 10/11
- Linux（Ubuntu, CentOS, RHEL等）
- macOS 10.13/10.14（仅支持CUDA 10.2及更早版本）
- NVIDIA显卡驱动程序
2. Windows平台安装
2.1. 步骤1：检查兼容性
方法一： 直接查官网(权威)
- 确认您的NVIDIA GPU支持CUDA
- 打开设备管理器 → 显示适配器，查看您的GPU型号。或者打开
NVIDIA控制面板查看CPU的型号。 - 访问NVIDIA CUDA GPU支持列表确认兼容性
方法二： 命令行查看(需要先安装显卡驱动)
- 安装Nvidia显卡驱动。
- 命令提示符(CMD)或 PowerShell，输入
nvidia-smi命令并回车。 - 如果您的显卡支持CUDA，通常在右上角会直接显示
CUDA Version: 13.0。否则则说明支持CUDA。
2.2. 步骤2：安装Visual Studio
- 官网(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html)查看需要依赖的Visual Studio的版本。
- 下载并安装对应版本的Visual Studio Community Edition
- 安装时选择"C++桌面开发"工作负载。
2.3. 步骤3：安装CUDA Toolkit
- 访问NVIDIA CUDA下载页面
- 选择操作系统、架构和版本
- 下载本地安装程序(推荐)或网络安装程序
注意： Version这一栏指的是操作系统的版本，不是CUDA Toolkit的版本，如上图的10/11指的是Windows10/Windows11。 - 点击下载的安装程序(如
cuda_13.0.0_windows.exe)开始安装(建议以管理员的身份运行)，之后安装器会进入解压缩的过程。
- 如果需要自定义安装路径，选择"自定义"安装，然后再选择安装路径。
安装过程可能需要几分钟时间，请耐心等待。
2.4. 步骤4：验证安装
-
打开命令提示符
-
运行以下命令检查NVCC版本(NVCC是编译CUDA代码的编译器)：
nvcc --version
3. Linux(Ubuntu)平台安装
3.1. 步骤1：检查兼容性
-
打开终端，运行以下命令确认GPU型号：
lspci | grep -i nvidia说明： 如果是WSL子系统，可能无法查看到对应的GPU型号，可以直接在Windows系统下查看。因为WSL并非完整的 Linux 发行版，其硬件访问方式也与传统 Linux 不同。WSL下的CUDA工作依赖于Windows主机侧的驱动。
-
运行以下命令检查当前安装的驱动程序：
nvidia-smi
3.2. 步骤2：安装依赖项
对于Ubuntu/Debian系统：
# 更新系统软件包
sudo apt update
sudo apt upgrade
# 安装编译所需的基础工具包
sudo apt install build-essential
3.3. 步骤3：安装CUDA Toolkit
-
选择操作系统、架构和版本
-
下载本地安装程序(推荐)或网络安装程序
-
按照网站提供的指令安装
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.0.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-13-0-local_13.0.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-13-0-local_13.0.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-13-0-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-13-0
3.4. 步骤4：设置环境变量
-
编辑
~/.bashrc文件：vim ~/.bashrc
# 或
vim ~/.zshrc -
添加以下行：
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PAT -
使更改生效：
source ~/.bashrc
或
source ~/.zshrc
3.5. 步骤5：验证安装
检查NVCC版本：
nvcc --version
4. 测试CUDA安装
创建一个简单的测试程序验证安装：
4.1. 创建测试文件（hello.cu）
#include <stdio.h>
__global__ void helloFromGPU()
{
printf("Hello World from GPU!\n");
}
int main()
{
printf("Hello World from CPU!\n");
helloFromGPU<<<1, 2>>>();
cudaDeviceSynchronize();
return 0;
}
4.2. 编译和运行
nvcc hello.cu -o hello
./hello
预期输出：
Hello World from CPU!
Hello World from GPU!
Hello World from GPU
说明： 如果编译时出现Cannot find compiler 'cl.exe' in PATH报错，则需要将cl.exe所在的路径配置到path环境变量，参见：5.1.2小节。
5. 故障排除
5.1. 常见问题
5.1.1. nvcc not found
- 检查环境变量设置
- 验证CUDA安装路径
5.1.2. Cannot find compiler 'cl.exe' in PATH
问题原因:
在Windows平台上，NVCC只负责编译设备代码（GPU部分），而主机代码（CPU部分）需要调用Visual Studio的C++编译器（cl.exe）来编译。如果系统PATH中没有正确设置Visual Studio的编译器路径，就会出现这个错误。
解决办法：
- 找到Visual Studio安装路径，如：
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.44.35207\bin\Hostx64\x64，如果安装时有自定义过路径，则找到自己安装目录的对应路径。 - 设置PATH环境变量，右键点击"此电脑" → "属性" → "高级系统设置"。
- "环境变量" → 在"系统变量"中找到"Path"
- 双击Path项，添加Visual Studio的编译器路径。
- 保存配置，重新打开命令行窗口，再次验证。
5.1.3. 'cudafe++' died with status 0xC0000005 (ACCESS_VIOLATION)
问题原因:
通常表示内存访问冲突，是NVCC编译器前端cudafe++在处理代码时出现了问题。可能是CUDA版本与Visual Studio版本不匹配。
解决办法：
-
查看CUDA和Visual Studio兼容性，可以在官网查看对应版本CUDA需要的Visual Studio版本要求(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html)。并安装响应版本的Visual Studio。
-
检查path环境变量中cl.exe的路径是否设置正确，如cl.exe有多个不同的版本，如下：
bin
Hostx64 # 主机是64位的编译器
x64 # 编译的目标文件是64位程序
x86 # 编译的目标文件是32位程序
Hostx86 # 主机是32位的编译器
x64 # 编译的目标文件是64位程序
x86 # 编译的目标文件是32位程序 -
如果设置错误，修改path环境变量，选择
XXX\bin\Hostx64\x64所在目录。
5.1.4. 运行时错误
- 确认NVIDIA驱动程序是最新版本
- 检查GPU计算兼容性