在 Windows 和 WSL2 中安装 Cuda 和 Cudnn ，是配置 GPU 开发环境中重要的一步，其支撑了 AI 模型进行 Training 和 Interface 。本篇介绍安装 CUDA 和 Cudnn 的步骤和一些踩过的坑。

参考资料如下：版本查看 | Win 安装 Cuda 和cuDNN | WSL 2 安装 CUDA 和cuDNN

Win 11 安装 CUDA 和 cuDNN

CUDA

首先在 Nvidia 的控制面板：帮助-系统信息的如下位置，查看 GPU 最大支持的 CUDA 版本：

也可以使用 Nvidia-smi 命令在 Powershell 或者 CMD 中查看:

确定了版本之后到 Nvidia CUDA下载页面 下载指定版本的 CUDA 进行安装（根据安装指引进行）即可，安装位置等默认即可，其中有一些安装选项即是 Nvidia GeForce Experience 安装的内容。

安装完成后在 CMD 或者 PowerShell 确认是否安装完成（需要重启终端）：

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nvcc -V

WSL（Windows Subsystem Linux） 将 Linux 环境部署在 Windows 中，Linux 环境在补全了 Windows 开发上的不足之外（Bash 等），还有以下的几个特性极大的便利开发和日常使用，因此强烈推荐启用并安装。

• win11 中 wsl2 已经支持相应主机的 cuda，便利了机器学习的开发；
• 子系统中通过/mnt 挂载了 windows 的磁盘，可以通过子系统访问和管理 windows 环境；
• windows 资源管理器可访问和管理子系统中的文件
• 支持 windows 打开子系统中的 GUI 应用

无论是将 windows 和 linux 分别作为日常和开发的环境来隔离，还是两个协同去做开发和日常，都是一个比较不错的选择，下面就介绍一下如何安装和使用 WSL2。

• 开始之前可以参考 windows terminal 安装一下这个官方的终端模拟器，在 windows 上的表现是比较优秀的
• 如果是考虑在 windows 环境开发的话，也可以参考这个[windows]，里面有我个人推荐的一些应用。

启用并安装 WSL2

安装和启用 WSL2 需要在 windows 的服务中勾选 Hyper-V 和 Windows Subsystem Linux 支持两个选项，具体操作如下：

1. Win + S 搜索 “功能”，打开启用或关闭 windows 功能
2. 启用对应功能，功能安装完毕后即可
   
   
3. 安装 linux 发行版可以在 windows store 安装，也可以通过如下的命令进行安装：

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# 列出对应的发行版
wsl -l -o
# 选择相应的发行版进行安装
wsl --install -d <Distribution Name>
# 如果当前的WSL是1版本，更新到2
wsl -l -v
wsl --set-default-version 2