前言

最近开始学习基于python的cuda编程，记录一下pycuda的安装。
在安装pycuda之前，首先需要有NVIDIA的独立显卡并且要安装CUDA和CUDNN，安装过程可以参照之前的文章中关于CUDA的安装部分
文章：从零开始配置tensorflow深度学习环境（含cuda以及其他依赖）
在这里就不再赘述，直接开始关于pycuda的安装

安装Visual Studio

为了正常使用pycuda还需要下载Visual Studio的C/C++环境，是的，你没看错，python的cuda编程依然需要C/C++的环境。注意，这里要下载的不是visual studio tools， 而是纯正的C/C++编程环境。虽然安装CUDA的过程中已经下载了visual studio tools 但还是要下载Visual Studio的C/C++环境

下载链接：https://learn.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/releases/2019/release-notes
我们只需要下载C/C++桌面应用开发即可

安装C/C++环境

值得注意的是，由于下载的内容过大，建议修改一下安装位置

请记住修改后的位置，在后边会有用处

添加环境变量

按照图片上的指示将下述路径添加到环境变量中，值得注意的是，这是笔者的路径，你需要按照自己安装的位置自行查找路径并配置

D:\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.37.32822\bin\Hostx64\x64

安装pycuda

由于直接使用pip安装pycuda可能会产生各种问题，为了规避问题我们选择下载whl文件，然后通过whl文件进行pip，下载whl时需要根据系统位数和python的版本进行下载

查看系统位数

打开cmd命令行窗口，输入systeminfo

显示出来的信息中x64就是说明系统是64位的

查看python版本

同样是cmd命令行，输入python -V

显示出python是3.8版本的

下载whl文件

下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda
打开下载地址的链接，我们向下滑，找到pycuda

因为笔者的python是3.8，系统是64位的所以选择含有cp38和64的whl文件

下载完成后，在whl文件所在文件夹下打开cmd命令行窗口
使用pip install [文件名].whl安装pycuda，其中[文件名]对应的是你下载的whl的名字