Nvidia Cuda9.0是专为win10打造的版本，其他操作系统的用户不要下载错了哦。通过这个工具可以在GPU加速的嵌入式系统，桌面工作站，企业数据中心，基于云的平台和HPC超级计算机上开发，优化和部署应用程序。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
软件特色
1、支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统。
2、为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问。
3、支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器。
4、标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库。
5、针对计算的专用CUDA驱动。
6、经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道。
7、CUDA驱动可与OpenGL和directx图形驱动程序实相互操作。
8、在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言。
9、为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案。
10、CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。
安装方法
因为最新版的Tensorflow_gpu兼容CUDA9.0的版本容易从网上获取，即通过pip install tensorflow_gpu安装的版本是可以兼容CUDA9.0的。
选择下图中红色箭头标注处exe可执行文件，双击开始安装。
不要修改默认安装位置，直接点击OK。然后显示正在提取安装文件中的内容，等待即可。
运行完成后，回自动弹出NVIDIA安装程序，如下图所示。在检测系统兼容性这一步，等待即可。
本文作者的显卡是Nvidia RTX2070，在下图中安装程序显示没有发现可以兼容的显卡设备。
因为CUDA9.0比RTX2070更早发布，所以没有找到是合理的，但是安装后仍然可以正常使用。
本文读者可能直接跳到“许可协议”这一步，则说明安装程序找到了可兼容的显卡设备。
然后就是不断的点击下一步。
安装完成后，安装程序界面如下图所示。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的下一步。
结束界面中两个可选项不用勾选。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的关闭，安装CUDA9.0结束。
标签： 开发环境
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