推荐的顺序是，查看AI框架，选择一个合适的版本，根据AI框架的版本安装对应的CUDA，根据CUDA版本安装cudnn，检查一下电脑nvidia显卡驱动的版本是否为最新，是则可以安装AI框架，否则更新驱动再安装
1、安装显卡驱动，并查看驱动最高支持的cuda版本
注意到 paddleGPU 目前最高支持到 cuda11.7
查看显卡信息 : nvidia-smi
2、安装cuda
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 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。
选择对应的版本下载 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 安装
测试 nvcc -V
3、安装cudnn
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库
选择对应的版本下载 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 安装
配置cuDNN
cuDNN下载完成后，是一个压缩包，解压完成后。包含bin,include,lib三个目录。
把cuda\bin\cudnn64_8.dll复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin 目录下. 把\cuda\ include\cudnn.h复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include 目录下. 把\cuda\lib\x64\cudnn.lib复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64 目录下.
把cuda\bin中的下面文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin 目录下.
cudnn_adv_infer64_8.dll
cudnn_adv_train64_8.dll
cudnn_cnn_infer64_8.dll
cudnn_cnn_train64_8.dll
cudnn_ops_infer64_8.dll
cudnn_ops_train64_8.dll
重启
4、安装Paddlepaddle-GPU
下载https://www.paddlepaddle.org.cn/
pip 安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post117 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
最后验证一下，安装是否成功。
import paddle.fluid
paddle.fluid.install_check.run_check()
运行成功
相关问题
1，报错：Could not locate cudnn_ops_infer64_8.dll. Please make sure it is in your library path!
解决：
去官网：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows
下载一个zlib包，解压缩后找到zlibwapi.dll文件，剪切到C:\Windows\System32
