在Windows 10系统上安装多个版本的CUDA：详细步骤与指导

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，广泛应用于深度学习、图像处理、科学计算等领域。在Windows 10系统上，我们可以安装多个版本的CUDA以满足不同项目的需求。下面将详细介绍如何在Windows 10系统上安装多个版本的CUDA。

一、准备工作

在安装多个版本的CUDA之前，我们需要做以下准备工作：

1. 确认电脑显卡支持CUDA，并查看支持的最高CUDA版本。在桌面右键点击“NVIDIA控制面板”，在控制面板中打开“帮助”->“系统信息”，在系统信息中点击“组件”并查看“NVCUDA64.DLL”的产品信息。

2. 下载不同版本的CUDA安装包。可以在NVIDIA官方网站CUDA工具包存档页面（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）找到历史版本的CUDA安装包。

二、安装CUDA

1. 解压CUDA安装包，运行安装文件。建议将CUDA安装在非系统盘（如D盘、E盘等），并新建版本号文件夹，如“CUDA10.2”、“CUDA11.0”等，以便管理和区分不同版本的CUDA。

2. 同意许可协议，选择自定义（高级）安装。在安装过程中，需要勾选“CUDA工具包”、“CUDA运行时库”和“CUDA驱动程序”三个选项。

3. 记住CUDA的安装路径，后续配置环境变量时需要用到。

4. 等待安装完成。安装完成后，可以在电脑的“应用和工作”中查看CUDA是否安装成功并记录版本号。

三、安装cuDNN

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA针对深度神经网络开发的一套高效能GPU加速库。安装cuDNN需要与CUDA版本相匹配。可以在NVIDIA官方网站cuDNN归档页面（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive）下载对应版本的cuDNN。

1. 解压cuDNN文件夹，将文件夹内的文件放置在CUDA安装路径下的“include”和“lib”文件夹中。

2. 配置环境变量。在系统环境变量中，将CUDA安装路径下的“bin”文件夹和“libnvvp”文件夹添加到“Path”变量中。同时，还需要将CUDA安装路径下的“lib”文件夹和“include”文件夹添加到“CUDA_PATH”和“CUDA_PATH_V”变量中（为CUDA版本号）。

四、使用不同版本的CUDA

安装多个版本的CUDA后，在使用时需要指定使用哪个版本的CUDA。可以通过设置系统环境变量“CUDA_VISIBLE_DEVICES”来指定使用的GPU设备。同时，在编译和链接代码时，需要指定正确的CUDA和cuDNN版本，以确保代码的正确性和性能。

总之，安装多个版本的CUDA需要注意版本兼容性、安装路径和环境变量配置等问题。通过本文的详细介绍，相信读者已经掌握了在Windows 10系统上安装多个版本CUDA的方法和技巧。希望这些信息能对读者有所帮助，为深度学习和其他计算任务提供更加灵活和高效的解决方案。