NVIDIA 580驱动与CUDA 13、cuDNN 9.13安装全攻略（Win11、Ubuntu与WSL2最新版一次搞定）

二、Windows 11安装步骤

首先，在Win11中安装NVIDIA 580驱动：打开设备管理器，更新驱动或从官网运行安装程序。重启后，验证驱动是否成功：打开命令提示符，输入 nvidia-smi。接着，安装CUDA 13：运行下载的CUDA安装包，选择自定义安装，确保勾选CUDA组件。完成后，设置环境变量。最后，安装cuDNN 9.13：解压cuDNN文件，复制到CUDA安装目录。这能优化深度学习性能。

三、Ubuntu系统安装指南

在Ubuntu中，使用终端命令安装：先添加NVIDIA驱动PPA仓库，运行 sudo apt update 和 sudo apt install nvidia-driver-580。重启后，安装CUDA 13：从NVIDIA官网下载runfile，运行安装脚本。注意在安装过程中禁用Nouveau驱动。然后，配置cuDNN 9.13：解压文件并复制到CUDA路径。验证安装：运行 nvcc -V 和 cat /usr/local/cuda/version.txt。

四、WSL2环境配置

在WSL2中安装GPU支持，需要Windows 11已安装NVIDIA驱动和CUDA。首先，在Windows中启用WSL2并安装Ubuntu发行版。然后，在WSL2终端内，安装NVIDIA CUDA工具包：使用 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit。配置WSL2深度学习环境时，确保Windows侧驱动版本匹配。最后，设置cuDNN 9.13：从Windows侧复制文件到WSL2，或直接下载安装。测试GPU加速：运行Python脚本检查TensorFlow或PyTorch是否识别GPU。

五、常见踩坑与解决方案

• 驱动冲突：卸载旧版NVIDIA驱动后再安装新版本。
• CUDA版本错误：确保CUDA 13与cuDNN 9.13兼容，从官网查看版本矩阵。
• WSL2 GPU不识别：更新Windows内核并重启WSL2实例。
• 权限问题：在Linux中使用sudo命令，并正确设置文件权限。

通过本教程，您应能成功在三个平台完成安装。定期检查更新，以保持cuDNN 9.13配置最新。如有问题，参考官方文档或社区论坛。