安装环境

CUDA 装环境分两步:装驱动 + 装 Toolkit。两个都过了 nvidia-smi 和 nvcc --version 这两道关,就能开始写 kernel。

你需要什么

• 一张 NVIDIA GPU(2014 之后的卡基本都支持)
• 一个能装 NVIDIA 驱动的系统:Linux(推荐 Ubuntu)、Windows 10/11、或 Windows 上的 WSL2
• 没显卡?用云上 GPU 实例(Vast.ai / Lambda / 阿里云 / AWS EC2 G 系列)开一台远程机器,按小时付费,初学最划算

Apple Silicon 没有 NVIDIA,Intel Mac 2018 后也停了 CUDA 支持。想本地学 CUDA,要么换 Linux,要么用远程机器。

装哪两个东西

• NVIDIA 驱动 —— 让 OS 能看到并控制 GPU。系统包管理器(apt install nvidia-driver-XXX)或 NVIDIA 官网都行
• CUDA Toolkit —— 编译器 nvcc + 运行时库 + 头文件。去 developer.nvidia.com/cuda-downloads 按你的系统选版本,按官网给的命令一步步走最稳

装完把 nvcc 加进 PATH(写到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc):

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

两条命令验装好

nvidia-smi          # 看到 GPU 表 + 驱动版本 → 驱动 OK
nvcc --version      # 看到 CUDA 版本号 → 编译器 OK

两条都过了,就可以进下一章写代码了。