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date: Dec 11, 2021
id: 21-12-001
tags: AI, GPU, CUDA
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# CUDA安裝與版本設定

## GPU check

透過nVidia控制面板可查詢GPU目前支援的CUDA & 驅動程式
如果有在定期更新驅動, 且不是太舊的硬體CUDA版本應該都是超過tensorflow對應的版本
從系統資訊中, 可以開啟進階資訊

例如筆者的GPU是GTX 1650, 在2021 Dec已經更新到11.4版, 而tensordlow 2.3可匹配的是CUDA1 10.1版 ...

## 下載CUDA安裝檔案

為了匹配tf套件, 因此目標下載CUDA 10.1安裝, 但直接從nVidia官網只能下載到最新版本, 從網路上搜到了[舊版本下載鏈結](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)

下載[CUDA Toolkit 10.1 update2](https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2) (Aug 2019), 並且進行了安裝

## 多版本的環境變數設定

對應DL套件的不斷改版, 如果系統內已經安裝了多個CUDA版本 (不確定的話可以先看看系統路徑`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA`

並且可以透過cmd視窗執行`nvcc -V`查詢執行版本

如果要切換版本, 可以到環境變數 (本機右鍵 -> 內容 -> 進階系統設定 -> 進階 -> 環境變數) 畫面的系統變數做設定

從上圖可看到其中有CUDA_PATH, CUDA_PATH_V10_1 ... 等, 設定步驟為
1. 先將CUDA_PATH變數改為要指定的變數路徑(此處以V10.1為例)
2. 到path這個變數中做編輯
將你要使用的版本路徑往上調整優先順序, 並確認後關閉
3. 重新開啟cmd視窗執行`nvcc -V`查詢, 可以看到版本已經變更完成

... the end
祝君 **武運昌隆**