CUDA 13.2 + cuDNN 9.23：PureLab GPU 加速安装指南

CUDA 13.2 + cuDNN 9.23：PureLab GPU 加速安装指南

PureLab 的 GPU 推理已切到新的 ONNX Runtime 二进制。运行时要求是：

ort provides binaries for CUDA ≥ 13.2 and targets cuDNN ≥ 9.23. Make sure compatible versions of CUDA and cuDNN are installed and available on the PATH.

请按下面的顺序操作，不要跳过第一步。

0. 先更新 PureLab

旧版 PureLab 不再维护。请先安装当前最新版，再配置 CUDA。只升级运行库、不升级软件，GPU 加速仍然对不上。

CUDA 12.9、旧文里的 12.9 整合包，以及 cudart64_12.dll，都已经无效。

极速通道：一键整合包（推荐）

我们提供开箱即用的整合包：没有安装器，也没有多余组件。

1. 下载：Google Drive：CUDA 13.2 整合包 | 百度网盘：CUDA 13.2 整合包（提取码：w4m7）
2. 解压：解压到固定目录（例如 D:\CUDA_13.2_Express）。
3. 一键配置：打开 PureLab → 设置 → CUDA 设置，把配置目录指到解压出来的文件夹。

无需改系统环境变量。若要自己装官方套件，继续往下看。

版本要求

核心概念：程序要能同时找到两套 DLL

cuDNN 不会因为「已经安装」就被自动找到。Windows 的 PATH 也不会递归进入子目录。

当前版本握手需要同时找到：

• cudart64_13.dll（CUDA 13 运行时）
• cudnn64_9.dll（cuDNN 9 核心）

CUDA 13 在 Windows 上，DLL 可能在 ...\CUDA\v13.2\bin，也可能在 ...\CUDA\v13.2\bin\x64。cuDNN 9.23 图形安装器通常装到 C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.23\，真正的 DLL 往往在 bin\13.2 或 bin\13.2\x64 这类按 CUDA 版本划分的子目录里。

最稳妥的做法：打开资源管理器，确认这两个文件的真实位置，再把 cuDNN 的 DLL 复制进 CUDA 运行时所在的那个目录，然后让 PureLab 指向这个目录。

不要把 CUDA 12 的 cuDNN（例如 bin\12.9）拷进 CUDA 13。

第一步：安装 CUDA Toolkit 13.2 或更高

前往 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页，选择 CUDA Toolkit 13.2（或更新的 13.x，只要 ≥ 13.2）。

推荐精简安装，并记住安装路径。默认通常是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.2

装完后，在该目录下搜索 cudart64_13.dll，记下它所在的文件夹。这个文件夹就是后面要填给 PureLab 的 CUDA Bin 目录。

第二步：安装 cuDNN 9.23 或更高（CUDA 13.x）

前往 NVIDIA cuDNN 下载页。

• 版本选 9.23 或更高
• 平台选 Windows
• CUDA 版本必须选 13.x，不要选 12.x

推荐使用图形安装器。装完后搜索 cudnn64_9.dll，确认它位于 CUDA 13 对应的子目录（名称里应带 13.2 或其它 13.x），而不是 12.9。

将 cuDNN bin 里（含对应 13.x 子目录）的 DLL 复制到上一步找到的、包含 cudart64_13.dll 的文件夹。

直接把 cudnn64_9.dll 和 CUDA 13 运行时放在同一目录，仍然是解决「找不到核心动态库」最有效的方法。

第三步：在 PureLab 里指定目录

打开 PureLab 设置 → CUDA 设置，把 CUDA Bin Directory 填成同时包含 cudart64_13.dll 和 cudnn64_9.dll 的那个文件夹，例如：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v13.2\bin

若 Toolkit 把运行时放在 bin\x64，就填那个 x64 路径，不要填空的上级 bin。

第四步：把同一路径加入系统 PATH（双重保障）

ONNX Runtime 要求 CUDA 与 cuDNN 在 PATH 上可用。

1. 按 Win + S 搜索「编辑系统环境变量」。
2. 点击 环境变量，在系统变量里找到 Path，点击编辑。
3. 加入上一步确认过的目录（含 cudart64_13.dll 的目录；若 cuDNN 未合并，再加入真正含 cudnn64_9.dll 的 13.x 子目录）。
4. 如果 PATH 里还有 CUDA 12.9：PureLab 已不再使用 12.x，不需要的话请删掉；其它软件还要用 12.x 时，把 13.x 路径放在 12.x 前面。
5. 不要再添加已移除的 libnvvp 路径。Visual Profiler 不是 CUDA 13 的必要运行时。

第五步：重启与排错

必须重启

无论是改了系统 PATH，还是在 PureLab 里改了目录，都必须彻底退出 PureLab（必要时重启电脑），新路径才会生效。

常见问题

• 仍在用 CUDA 12.9：诊断会提示需要 CUDA ≥ 13.2。请更新 PureLab，并改指向 13.2 目录。
• CUDA 状态为 FAIL / LoadLibraryExW failed：确认 cudnn64_9.dll 真的在 PureLab 指向的那个文件夹里，且来自 CUDA 13.x 的 cuDNN，不是 12.x。
• 找到了 CUDA 但找不到 cuDNN：PATH 不递归。只把 C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.23\bin 加进 PATH 往往不够，必须是真正含 DLL 的 bin\13.2 或 bin\13.2\x64。
• DirectML 状态为 FAIL：只要 CUDA 显示 PASS，程序会优先使用 CUDA，可忽略 DirectML。
• TensorRT 提示未安装：这是可选加速库。需要极致速度时再从 NVIDIA 官网安装，并将其库目录加入 PATH。

旧的 CUDA 12.9 指南已过期，请不要再按那篇操作：已过期的 CUDA 12.9 说明