安装CUDA Toolkit + 配置nvcc + 跑通deviceQuery + 确认驱动与显卡算力(Compute Capability)
一、为什么这一步容易被轻视，但新手最容易卡住
很多教程会把环境搭建一笔带过，觉得"装个软件而已"， 但实际上这一步涉及几个容易混淆的概念叠在一起： 显卡驱动 和 CUDA Toolkit 是两个不同的东西，各自有版本号， 版本号之间还有兼容关系要求，装错顺序、版本不匹配是最常见的坑 nvcc（编译器）能不能在终端直接调用，取决于环境变量PATH 有没有配置正确，装完CUDA Toolkit不代表nvcc就能直接用 deviceQuery不是随便一个"能跑的示例"，它是官方用来 验证"驱动+Toolkit+硬件"这一整条链路是否打通的标准工具 Compute Capability（算力/计算能力）决定了你的显卡 支持哪些CUDA特性，写代码、选编译参数时都要用到这个信息， 不是装完就完事，得知道怎么查、查出来的数字代表什么二、先搞清楚几个东西的关系，再动手装
2.1 显卡驱动（NVIDIA Driver）
显卡驱动是操作系统能识别、控制GPU硬件的基础软件， 其中包含了CUDA Driver API相关的组件（比如Linux上的libcuda.so， Windows上的nvcuda.dll），这是GPU能跑起CUDA程序的底层前提。 显卡驱动本身有自己的版本号（比如NVIDIA Driver 5xx.xx这种编号）， 和后面要装的CUDA Toolkit版本号是两套独立的编号体系， 但两者之间有"驱动版本必须不低
