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一、驱动安装
1、下载驱动
前往NVIDIA驱动下载页，输入显卡型号和操作系统类型，选择≥目标CUDA版本要求的驱动版本。
2、安装驱动
- Windows：双击安装包按向导操作。
- Linux：建议使用
apt或官方.run文件安装。
3、验证
运行nvidia-smi，检查驱动版本是否满足要求。
二、核心匹配原则
1、显卡驱动与CUDA版本兼容性。
1）NVIDIA 显卡驱动需满足 CUDA 工具包的最低要求，例如 CUDA 11.8 需驱动版本 ≥515.43.04，CUDA 12.x 需驱动 ≥535.54.03
显卡驱动查询方法：输入命令：nvidia-smi，输出右上角显示 CUDA Version: 12.5 即最高支持的 CUDA 版本。
2）CUDA版本所需的最低驱动版本。
访问NVIDIA官方文档，进入CUDA Toolkit Release Notes ，查找目标CUDA版本对应的驱动版本要求。
注意：驱动是向下兼容的，其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。
2、GPU 算力与 CUDA 版本对应关系
显卡算力与CUDA版本的关系主要体现在显卡的Compute Capability（算力）决定了支持的CUDA版本。
NVIDIA显卡的算力是通过Compute Capability（CC）来衡量的，不同的显卡有不同的CC值。例如，NVIDIA的RTX A2000显卡的算力为8.6，即CC为8.61。CUDA版本需要支持显卡的CC值，否则会出现兼容性问题。
1）查显卡算力
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute
比如：GeForce RTX 3080 算力8.6
2）通过NVIDIA Datacenter Drivers :: NVIDIA Data Center GPU Driver Documentation查询算力对应CUDA版本。
3、CUDA 与 cuDNN 的对应关系
CUDA 与 cuDNN：需严格匹配，例如 CUDA 11.8 对应 cuDNN 8.6.0，CUDA 12.2 对应 cuDNN 8.9.0。
官方版本对应表可参考cuDNN Archive | NVIDIA Developer
4、TensorRT与CUDA、cuDNN 的对应关系
TensorRT 依赖：必须与 CUDA、cuDNN 版本一致（如 TensorRT 8.5.3.1 需 CUDA 11.8 + cuDNN 8.6.0）。
1）打开TensorRT官网说明文档，查看各版本支持的计算能力。
Documentation Archives :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation
从上面列表中，点击打开一个链接，有该TensorRT版本适配CUDA版本和cuDNN版本。比如：NVIDIA TensorRT 8.6.1 打开后选择“Support Matrix”链接。
点击打开链接后，搜索“Supported Features per Platform”，里面就有CUDA、cuDNN版本。
注意文档最后注角解释，有些限制条件。
搜索“Compute Capability per Platform”，查看支持的算力。每个型号显卡都有对应的算力。
搜索“Software Versions Per Platform”，查看一些软件版本。
三、推荐版本组合
| 显卡系列 | 驱动版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 | TensorRT 版本 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 40 系 | ≥535.54.03 | 12.2 | 8.9.0 | 10.0.0.1 |
| RTX 30 系 | ≥515.43.04 | 11.8 | 8.6.0 | 8.5.3.1 |
| 通用兼容方案 | ≥545.84 | 12.3 | 8.9.7(适配 12.x) | 8.6.1 |
| Titan V/RTX 20系 | ≥470.82 | 11.1 | 8.2.1 | 8.2.4.2 |
四、安装与验证
1、安装顺序
显卡驱动 → Visual Studio（可选） → CUDA → cuDNN → TensorRT。
Windows 示例：安装 CUDA 12.2 时需先卸载旧版本驱动，避免冲突。
2、版本验证
CUDA：终端输入 nvcc --version，输出显示 CUDA 编译工具版本。
cuDNN：在 Python 中执行 torch.cuda.cudnn_version() 或检查安装目录的版本文件。TensorRT：运行 trtexec --version 或检查安装目录的版本文件。
五、注意事项
1、驱动更新策略
1）优先通过 NVIDIA 官网下载驱动，避免使用系统自动更新（可能导致版本不匹配）。
2）若 CUDA 版本与驱动不兼容，需降级驱动或升级 CUDA。
2、性能优化建议
1）、使用 TensorRT 官方测试过的组合（如 CUDA 12.2 + cuDNN 8.9.0 + TensorRT 10.0.0.1），可减少推理时延。
2）、避免混用不同版本的 CUDA 动态库（如同时安装 CUDA 11.x 和 12.x）。