# Windows 10 安裝 顯卡驅動、CUDA Toolkit、cuDNN

灌Ubuntu到崩潰，決定先試試看windows，之後不知道會不會再崩潰。
這篇是為了在 [Windows 10 安裝 Tensorflow-gpu](https://hackmd.io/@Kailyn/SkS_vNy1Y)的前置作業。

**解釋：**
1. NVIDIA：一間出產GPU的公司
2. CUDA：由NVIDIA所推出，用在NVIDIA所產GPU的平行運算框架
3. cuDNN：NVIDIA打造針對深度神經網路的GPU軟體庫。要用GPU訓練模型，cuDNN不是必須的，但是一般會採用它。

**本篇會包含：**
* 安裝顯卡驅動
* 安裝CUDA Toolkit
* 安裝cuDNN

**相關閱讀：**
1. [Windows 10 安裝 Tensorflow-gpu](https://hackmd.io/@Kailyn/SkS_vNy1Y)

關於我的電腦：
* os: windows 10
* 顯卡： 華碩 DUAL-RTX2060-A6G-EVO

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睇下Tensorflow官網嘅[GPU支援](https://www.tensorflow.org/install/gpu)點講：
嗯，建議使用linux。喊左先T^T。
往下滑會有windows的教學，晚一點會用到。

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## 顯卡驅動
為了跑CUDA應用程式，系統需要有能夠支援CUDA的GPU，以及跟CUDA工具庫相容的驅動程式。

到NVIDIA的[Download Drivers](https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us)，
按照自己的顯卡規格去選。
Download Type的部分，如果是要玩遊戲就選GRD，不是的話就選SD。

按search之後下載，再一步一步照著安裝就可以了。過程中會需要重新啟動電腦，以及螢幕可能會閃，總之它都會告訴你該幹嘛跟提醒你會發生什麼現象。

安裝完成後，windows工具列會出現NVIDIA Control Panel(控制面板)。

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## 安裝CUDA Toolkit

CUDA工具庫。

需要確認driver的版本跟，CUDA Toolkit的版本是否相容。
首先檢查自己的驅動程式是什麼版本，
到NVIDIA控制面板，點左下角的「系統資訊」

可以看到「驅動程式版本」，像我的是471.41。

「NVCUDA64.DLL」後面是顯卡最高支援的CUDA版本，像我的是11.4.94。

[CUDA Toolkit Release Notes](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)有列出版本的表格。如果driver的版本太老，就需要更新。

確認版本相容後，就可以來下載安裝了。
到[CUDA Toolkit Download](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，根據電腦系統去選。「Installer Type」當中，「network」好像是會下載最少量，為了避免後面出問題所以我選「local」。再來就照一般安裝程序就可以了。

檢查一下環境變數：
到「本機」按右鍵→「內容」→「進階系統設定」→「環境變數」，可以看到有「CUDA_PATH」跟「CUDA_PATH_V11」。如果沒有的話好像要自行加入。

最後檢查CUDA有沒有安裝成功，到cmd輸入

nvcc -V

出現像這樣的版本資訊就可以了。

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## 安裝cuDNN

cuDNN在這裡下載：(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)，
要先經過一系列有點麻煩的申請帳號跟登入。

剛剛下載的是CUDA 11.4，所以這邊也選11.4。
再選windows。

下載完後會是個資料夾(我看也有人說是壓縮檔，總之就解壓縮)，點開裡面會像這樣。
再來要將這個資料夾裡的檔案，複製到剛剛安裝的CUDA的資料夾。

打開CUDA的資料夾(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v xx.x) (xx.x是你的CUDA version)，
把剛下載cuDNN裡的資料夾「bin」裡面的檔案們複製到「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v xx.x\bin」裡。

以此類推，將cuDNN的「include」裡的檔案複製到「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v xx.x\include」裡；將cuDNN的「lib\x64」裡的檔案複製到「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v xx.x\lib\x64」裡。

最後要將CUDA、cuDNN加入環境變數PATH裡：
回到Tensorflow的[GPU支援](https://www.tensorflow.org/install/gpu)教學，往下滑有windows的部分，
將這段code複製到cmd (CUDA的version要記得改)，
如此便大功告成啦。

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## 參考資料：
1. [機器學習 ML NOTE] Windows 搭建Tensorflow-GPU 環境(Anaconda + Tensorflow-GPU+ CUDA+ cuDNN) (https://medium.com/%E9%9B%9E%E9%9B%9E%E8%88%87%E5%85%94%E5%85%94%E7%9A%84%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E4%B8%96%E7%95%8C/%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92-ml-note-windows-%E6%90%AD%E5%BB%BAtensorflow-gpu-%E7%92%B0%E5%A2%83-anaconda-tensorflow-gpu-cuda-cudnn-a047c0f275f4)
2. Win10 安裝 CUDA、cuDNN 教學 (https://medium.com/ching-i/win10-%E5%AE%89%E8%A3%9D-cuda-cudnn-%E6%95%99%E5%AD%B8-c617b3b76deb)
3. NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components)
4. 显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？(https://zhuanlan.zhihu.com/p/91334380)

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