Nvidia geforce with cuda drivers для windows 10 64 bit

Поддерживаемые видеокарты

• GeForce 900 Series:

GTX 980 Ti, GTX 980, GTX 970, GTX 960, GTX 950

• GeForce RTX 40 Series:

RTX 4090 Laptop GPU, RTX 4080 Laptop GPU, RTX 4070 Laptop GPU, RTX 4060 Laptop GPU, RTX 4050 Laptop GPU

• GeForce RTX 30 Series:
RTX 3080 Ti Laptop GPU, RTX 3080 Laptop GPU, RTX 3070 Ti Laptop GPU, RTX 3070 Laptop GPU, RTX 3060 Laptop GPU, RTX 3050 Ti Laptop GPU, RTX 3050 Laptop GPU

• GeForce RTX 20 Series:
RTX 2080 SUPER, RTX 2080, RTX 2070 SUPER, RTX 2070, RTX 2060, RTX 2050

• GeForce MX500 Series:
MX570, MX550

• GeForce MX400 Series:
MX450

• GeForce MX300 Series:
MX350, MX330

• GeForce MX200 Series:
MX250, MX230

• GeForce MX100 Series:
MX150, MX130, MX110

• GeForce GTX 16 Series:
GTX 1660 Ti, GTX 1650 Ti, GTX 1650

• GeForce 10 Series:
GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050 Ti, GTX 1050

• GeForce 900M Series:
GTX 980, GTX 980M, GTX 970M, GTX 965M, GTX 960M, GTX 950M, 945M, 940MX, 930MX, 920MX, 940M, 930M

• GeForce 800M Series:
GTX 860M, GTX 850M, 845M, 840M, 830M.

Примечание:
1. Драйверы не поддерживают ноутбуки с технологией Hybrid Power и чипсетом Intel;
2. Поддерживаются следующие ноутбуки Sony VAIO: ноутбуки Sony VAIO серии F с видеокартами NVIDIA GeForce 310M, GeForce GT 330M, GeForce GT 425M, GeForce GT 520M или GeForce GT 540M. Другие ноутбуки Sony VAIO не поддерживаются (обратитесь к Sony за драйверной поддержкой);
3.
Драйверы не поддерживают
ноутбуки компании Fujitsu (ноутбуки Fujitsu Siemens поддерживаются).

Studio Graphics Driver — драйверы, предоставляющие разработчикам игр наилучшую производительность и надежность при работе с профессиональными приложениями и включающие в себя все обновления и необходимые функции NVIDIA.

DCH — версия для обновления предыдущего драйвера, установленного через Центр Обновления Windows 10 и Windows 11.

Лицензия: Freeware

Разработчик: NVIDIA

Язык интерфейса: Multi / Русский

Размер: 855 Мб

---

NVIDIA GEFORCE 700, 900, 10, 16,
RTX 20, RTX 30, TITAN, RTX 40
SERIES

NVIDIA GeForce Game Ready Driver 531.29 
[14.03.2023]

Драйверы
для
десктопов и ноутбуков

---

NVIDIA GEFORCE 10, 16,
RTX 20, RTX 30, TITAN, RTX 40
SERIES

NVIDIA GeForce Studio Graphics
Driver 528.49 
[08.02.2023]

Драйверы
для десктопов и
ноутбуков

---

NVIDIA GEFORCE 600, 700, TITAN
SERIES

NVIDIA GeForce Game Ready Driver 474.14 
[20.12.2022]

Драйверы
для десктопов

---

NVIDIA GEFORCE
600, 700, 900, 10, 16,
RTX 20, RTX 30, TITAN / 830-860M, 900M, MX100-400
SERIES

NVIDIA GeForce Game Ready Driver 474.11 
[20.12.2022]

Драйверы
для десктопов и
ноутбуков

---

NVIDIA GEFORCE 600, 700, 900, 10, 16, RTX 20, TITAN / 600M-900M, 10M, MX100
SERIES

NVIDIA GeForce Game Ready Driver
425.31 
[11.04.2019]

Драйверы
для десктопов и
ноутбуков

---

NVIDIA GEFORCE 400, 500, 600, 700, 900, 10, TITAN / 400M-900M, 10M, MX100 SERIES

NVIDIA GeForce Game Ready Driver 391.35  [27.03.2018]

Драйверы для десктопов и ноутбуков

---

NVIDIA GeForce Game Ready Driver 368.81  [14.07.2016]

Драйверы для десктопов

---

NVIDIA GEFORCE 8, 9, 100, 200, 300 / 8M, 9M, 100M, 200M, 300M SERIES

NVIDIA GeForce Driver 342.01  [14.12.2016]

Драйверы для десктопов и ноутбуков

---

NVIDIA GeForce Driver 340.52  [29.07.2014]

Драйверы
для десктопов

---

NVIDIA GeForce Driver 270.61  [18.04.2011]

Драйверы
для ноутбуков

На этой странице вы всегда можете скачать по прямой ссылке последний официальный драйвер видеокарт NVIDIA GeForce для ноутбуков. Если же у вас стационарный компьютер, то перейдите на страницу драйверов для стационарных ПК.

Для Windows 7, 8 и 8.1 последняя версия драйвера под номером 472.12 предложена ниже:

Для Windows 7 / 8 / 8.1 (64-bit)

Скачать (607.97 Мб)

Вы также можете отдельно скачать последнюю версию GeForce Experience.

! Драйвер обеспечивает работу следующих видеокарт NVIDIA:

• Серия GeForce RTX 30 (для ноутбуков):
  GeForce RTX 3080 Ti, GeForce RTX 3080, GeForce RTX 3070 Ti, GeForce RTX 3070, GeForce RTX 3060, GeForce RTX 3050 Ti, GeForce RTX 3050
• Серия GeForce RTX 20 (для ноутбуков):
  GeForce RTX 2080, GeForce RTX 2070, GeForce RTX 2060, в том числе все версии Super и Max-Q
• Серия GeForce MX500:
  GeForce MX550
• Серия GeForce MX400:
  GeForce MX450
• Серия GeForce MX300:
  GeForce MX350, GeForce MX330
• Серия GeForce MX200:
  GeForce MX250, GeForce MX230
• Серия GeForce MX100:
  GeForce MX150, GeForce MX130, GeForce MX110
• Серия GeForce GTX 16 (для ноутбуков):
  GeForce GTX 1660 Ti, GeForce GTX 1660, GeForce GTX 1650, в том числе все версии Super и Max-Q
• Серия GeForce 10 (для ноутбуков):
  GeForce GTX 1080, GeForce GTX 1070, GeForce GTX 1060, GeForce GTX 1050 Ti, GeForce GTX 1050
• Серия GeForce 900M:
  GeForce GTX 980M, GeForce GTX 970M, GeForce GTX 965M, GeForce GTX 960M, GeForce GTX 950M, GeForce 945M, GeForce 940M, GeForce 940MX, GeForce 930M, GeForce 930MX, GeForce 920M,  GeForce 920MX
• Серия GeForce 800M:
  GeForce GTX 880M, GeForce GTX 870M, GeForce GTX 860M, GeForce GTX 850M, GeForce 845M, GeForce 840M, GeForce 830M, GeForce GT 820M, GeForce 810M

!! Мобильные видеокарты серии GeForce 700M не работают с данной версией драйверов по причине прекращения их поддержки компанией NVIDIA. Последнюю актуальную версию для этих видеокарт вы можете загрузить перейдя по этой ссылке.

ПРОГРАММИРОВАНИЕ:

Как установить драйвер NVIDIA CUDA, CUDA Toolkit, CuDNN и TensorRT в Windows

Хорошие и простые руководства с пошаговыми инструкциями

Резюме:

В этой статье устанавливаются драйверы и программы, необходимые для использования графических процессоров NVIDIA для обучения моделей и выполнения пакетных выводов. Он загружает и устанавливает драйверы CUDA, CUDA Toolkits и обновления CUDA Toolkit. Он загружает, распаковывает и перемещает файлы CuDNN и TensorRT в каталог CUDA. Он также настраивает, создает и запускает образец BlackScholes для тестирования графического процессора.

Оглавление:

1. Установить требования
2. Установить драйвер CUDA
3. Установить CUDA Toolkit 10
4. Установить CUDA Toolkit 11
5. Установить библиотеку CuDNN
6. Установить библиотеку TensorRT
7. Протестируйте GPU на образце CUDA

Приложение:

1. Учебники: настройка искусственного интеллекта
2. Учебники: курс искусственного интеллекта
3. Учебники: репозитории искусственного интеллекта

Установите требования:

В этом разделе загружается и устанавливается Visual Studio с поддержкой C и C ++.

# open the powershell shell
1. press “⊞ windows”
2. enter “powershell” into the search bar
3. right-click "windows powershell"
4. click “run as administrator”
# download the visual studio 2019 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\vsc.exe" -uri https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/45dfa82b-c1f8-4c27-a5a0-1fa7a864ae21/9dd77a8d1121fd4382494e40840faeba0d7339a594a1603f0573d0013b0f0fa5/vs_Community.exe
# open the visual studio 2019 installer
invoke-item "$home\downloads\vsc.exe"
# install visual studio 2019
1. check “desktop development with c++”
2. click "install"

Установите драйвер CUDA:

В этом разделе загружается и устанавливается последняя версия драйвера CUDA на тот момент.

# download the cuda driver installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_driver.exe" -uri https://us.download.nvidia.com/Windows/471.68/471.68-desktop-win10-win11-64bit-international-nsd-dch-whql.exe
# open the cuda driver installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_driver.exe"
# install the cuda driver
1. select “nvidia graphics driver”
2. click "agree & continue"
3. click "next"

Установите CUDA Toolkit 10:

В этом разделе загружается и устанавливается CUDA Toolkit 10 и обновления.

# download the cuda toolkit 10 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_toolkit_10.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/network_installers/cuda_10.2.89_win10_network.exe
# open the cuda toolkit 10 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_toolkit_10.exe"
# install cuda toolkit 10
1. click "agree & continue"
2. click "next"
3. select custom (advanced)
4. click "next"
5. uncheck “nvidia geforce experience components”
6. uncheck “driver components”
7. uncheck “other components”
8. click "next"
# download the cuda 10 update 1installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_10_update_1.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/patches/1/cuda_10.2.1_win10.exe
# open the cuda 10 update 1 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_10_update_1.exe"
# install the cuda 10 update 1
1. click "agree & continue"
2. click "next"
# download the cuda 10 update 2 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_10_update_2.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/patches/2/cuda_10.2.2_win10.exe
# open the cuda 10 update 2 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_10_update_2.exe"
# install the cuda 10 update 2
1. click "agree & continue"
2. click "next"

Установите CUDA Toolkit 11:

В этом разделе загружается и устанавливается CUDA Toolkit 11.

# download the cuda toolkit 11 installer
invoke-webrequest -outfile "$home\downloads\cuda_toolkit_11.exe" https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/network_installers/cuda_11.4.1_win10_network.exe
# open the cuda toolkit 11 installer
invoke-item "$home\downloads\cuda_toolkit_11.exe"
# install cuda toolkit 11
1. click "agree & continue"
2. click "next"
3. select custom (advanced)
4. click "next"
5. uncheck “nvidia geforce experience components”
6. uncheck “driver components”
7. uncheck “other components”
8. click "next"

Установите библиотеку CuDNN:

Этот раздел присоединяется к Программе разработчика NVIDIA и загружает библиотеку CuDNN, распаковывает и перемещает файлы в каталог CUDA.

# join the nvidia developer program
start-process iexplore "https://developer.nvidia.com/developer-program"
# download the cudnn library for cuda toolkit 10 
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/10.2_07062021/cudnn-10.2-windows10-x64-v8.2.2.26.zip
# unzip the cudnn library for cuda toolkit 10
expand-archive "$home\downloads\cudnn-10.2-windows10-x64-v8.2.2.26.zip" -destinationpath "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\cuda\bin\cudnn*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\bin\"
# move the h files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\cuda\include\cudnn*.h" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\include\"
# move the lib files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_10\cuda\lib\x64\cudnn*.lib" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\lib\x64"
# download the cudnn library for cuda toolkit 11
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.2.26.zip
# unzip the cudnn library for cuda toolkit 11
expand-archive "$home\downloads\cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.2.26.zip" -destinationpath "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\cuda\bin\cudnn*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\bin\"
# move the h files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\cuda\include\cudnn*.h" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\include\"
# move the lib files
move-item "$home\downloads\cudnn_cuda_toolkit_11\cuda\lib\x64\cudnn*.lib" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\lib\x64"

Установите библиотеку TensorRT:

Этот раздел загружает библиотеку TensorRT, распаковывает и перемещает файлы в каталог CUDA и устанавливает несколько необходимых программ на Python.

# download the tensorrt library for cuda toolkit 10
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.0.1/zip/tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2.zip
# unzip the tensorrt library for cuda 10
expand-archive "$home\downloads\tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2.zip" "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_10\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_10\tensorrt-8.0.1.6\lib\*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.2\bin\"
# download the tensorrt library for cuda toolkit 11
start-process iexplore https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/8.0.1/zip/tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-11.3.cudnn8.2.zip
# unzip the tensorrt library for cuda 11
expand-archive "$home\downloads\tensorrt-8.0.1.6.windows10.x86_64.cuda-11.3.cudnn8.2.zip" "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\"
# move the dll files
move-item "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\lib\*.dll" "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4\bin\"
# install graph surgeon
python -m pip install "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\graphsurgeon\graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl"
# install onnx graph surgeon
python -m pip install "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\onnx_graphsurgeon\onnx_graphsurgeon-0.3.10-py2.py3-none-any.whl"
# install universal framework format
python -m pip install "$home\downloads\tensorrt_cuda_toolkit_11\tensorrt-8.0.1.6\uff\uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl"

Протестируйте графический процессор на примере CUDA:

В этом разделе настраивается, строится и запускается образец BlackScholes.

# open the visual studio file
start-process "c:\programdata\nvidia corporation\cuda samples\v11.4\4_finance\blackscholes\blackscholes_vs2019.sln"
# edit the linker input properties
1. click the "project" menu
2. click "properties"
3. double-click "linker"
4. click "input"
5. click "additional dependencies"
6. click the "down arrow" button
7. click "edit"
# add the cudnn library
1. type "cudnn.lib" at the bottom of the additional dependencies
2. click "ok"
# add the cuda toolkit 11 directory
1. click "cuda c/c++"
2. double-click "cuda toolkit custom dir"
3. enter "c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v11.4"
4. click "ok"
# build the sample
1. click the “build” menu
2. click “build solution”
# run the sample
cmd /k "c:\programdata\nvidia corporation\cuda samples\v11.4\bin\win64\debug\blackscholes.exe"

«Наконец, не забудьте подписаться и удерживать кнопку хлопка, чтобы получать регулярные обновления и помощь».

Приложение:

Этот блог существует, чтобы предоставить комплексные решения, ответить на ваши вопросы и ускорить ваш прогресс в области искусственного интеллекта. В нем есть все необходимое, чтобы настроить компьютер и пройти первую половину курса fastai. Он откроет вам самые современные репозитории в подполях искусственного интеллекта. Он также будет охватывать вторую половину курса фастая.

Учебники: настройка искусственного интеллекта

В этом разделе есть все, что нужно для настройки вашего компьютера.

# linux
01. install and manage multiple python versions
02. install the nvidia cuda driver, toolkit, cudnn, and tensorrt
03. install the jupyter notebook server
04. install virtual environments in jupyter notebook
05. install the python environment for ai and machine learning
06. install the fastai course requirements
# wsl 2
01. install windows subsystem for linux 2
02. install and manage multiple python versions
03. install the nvidia cuda driver, toolkit, cudnn, and tensorrt 
04. install the jupyter notebook home and public server
05. install virtual environments in jupyter notebook
06. install the python environment for ai and machine learning
07. install ubuntu desktop with a graphical user interface
08. install the fastai course requirements
# windows 10
01. install and manage multiple python versions
02. install the nvidia cuda driver, toolkit, cudnn, and tensorrt
03. install the jupyter notebook home and public server
04. install virtual environments in jupyter notebook
05. install the programming environment for ai and machine learning
# mac
01. install and manage multiple python versions
02. install the jupyter notebook server
03. install virtual environments in jupyter notebook
04. install the python environment for ai and machine learning
05. install the fastai course requirements

Учебники: курс искусственного интеллекта

Этот раздел содержит ответы на анкету в конце каждого урока.

# fastai course
01. chapter 1: your deep learning journey q&a
02. chapter 2: from model to production q&a
03. chapter 3: data ethics q&a
04. chapter 4: under the hood: training a digit classifier q&a
05. chapter 5: image classification q&a
06. chapter 6: other computer vision problems q&a
07. chapter 7: training a state-of-the-art model q&a
08. chapter 8: collaborative filtering deep dive q&a

Учебники: репозитории искусственного интеллекта

Этот раздел содержит современные репозитории в различных подполях.

# repositories related to audio
01. raise audio quality using nu-wave
02. change voices using maskcyclegan-vc
03. clone voices using real-time-voice-cloning toolbox
# repositories related to images
01. achieve 90% accuracy using facedetection-dsfd

Версия	Платформа	Язык	Размер	Формат	Загрузка
NVIDIA GeForce Win 7/8 x86	Windows 10	Русский	323.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce Win 7/8 x64	Windows	Русский	398.51MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce Win 10 x86	Windows	Русский	342.37MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce Win 10 x64	Windows	Русский	440.49MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce последняя версия	Windows	Русский	341.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce русская версия	Windows	Русский	337.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce x64	Windows	Русский	348.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce x32	Windows	Русский	344.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce x86	Windows	Русский	355.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce 2022	Windows	Русский	351.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce 2021	Windows	Русский	331.46MB	.exe	Скачать бесплатно
NVIDIA GeForce 2020	Windows	Русский	342.46MB	.exe	Скачать бесплатно