首先要确定你使用的是 英伟达显卡(NVIDIA)，否则安装了也无法使用。
安装 CUDA
- 更新显卡驱动到最新版,然后执行
nvidia-smi,查看允许安装的最大 CUDA 版本号，不可安装大于此处显示的 CUDA，比如下图，允许安装的最大 cuda 版本号，比如此处显示 11.8，那么就不能安装 cuda12.1
- 首先打开 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 网址，根据你的操作系统版本，选择对应的CUDA版本，比如下图，选择的是 x86_64 window 10操作系统,然后点击exe[local]
注意：如果当前版本大于你计算机允许的版本，比如执行了nvidia-smi后，允许的是11.8，但此处是12.3，那么不可安装，你需要点击 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该链接，下载旧版本
下载完成后双击打开
然后点ok，然后在下图中，选择“自定义安装”，然后下一步
在自定义安装选项界面中只选中 "CUDA"，将其他的选中都去掉，如下图
安装完成后，默认将安装在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1 目录下，如果你安装的是11.8 版本，那么最后的v12.1改为 v11.8即可，以此类推。如果安装成功但是没有这个目录，请检查是否在C:\Program Files(x86)\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1目录下.
安装 cudnn
- 在CUDA安装完成后，打开网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，该网址可能需要登录，如果没有账号就先注册后登录。打开后，可能需要填写一份问卷，如图。
- 提交后到达下载页面，根据操作系统版本选择下载
- 下载后，双击安装，一路下一步完成
配置环境变量(可能已自动添加，如果未添加请手动添加)
按Window+键盘右上角Pause键，打开的设置页面找到高级设置，点开找到环境变量--系统变量，添加4条记录，如下，具体版本号数字根据你安装的版本号不同。先观察是否已存在， 若存在无需添加
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\lib
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\libnvvp完成后的效果
测试是否成功
- 执行
nvcc -V,成功会返回cuda版本号
安装 cuBLASxx.dll
faster模式下有时会报"cublasxxx.dll不存在"
请下载该文件，然后将里面的dll文件复制到 C:/Windows/System32 目录下 或者 软件根目录下即exe所在目录下
任意文件夹地址栏输入cmd打开黑窗口，输入命令nvcc -V查看当前CUDA版本
CUDA11.x版本点击此处下载 https://github.com/jianchang512/stt/releases/download/0.0/cuBLAS.and.cuDNN_CUDA11_win_v4.7z
CUDA12.x版本点击此处下载 https://github.com/jianchang512/stt/releases/download/0.0/cuBLAS.and.cuDNN_CUDA12_win_v1.7z