NVIDIA CUDA 9.0是英伟达开发的一个并行计算平台，这款工具需要英伟达的独立显卡支持。使用CUDA Toolkit，您可以在GPU加速的嵌入式系统，桌面工作站，企业数据中心，基于云的平台和HPC超级计算机上开发，优化和部署应用程序。该工具包包括GPU加速库，调试和优化工具，C / C ++编译器和用于部署应用程序的运行时库。

软件功能：

CUDA是一个由NV公司发明的并行计算平台和编程模型。

它利用图形处理单元（GPU）的强大功能，使计算性能大幅提高。

提供向C这样的标准语言的扩展，从而实现并行算法的简单实现。

通过使用CUDA C/C++可以是编程人员专注于算法的并行化而不是程序本身的实现

支持应用程序同时使用CPU和GPU进行异构计算。

程序的串行部分运行在CPU上，并行部分则运行在GPU上。

安装方法：

因为最新版的Tensorflow_gpu兼容CUDA9.0的版本容易从网上获取，即通过pip install tensorflow_gpu安装的版本是可以兼容CUDA9.0的。
选择下图中红色箭头标注处exe可执行文件，双击开始安装。

不要修改默认安装位置，直接点击OK，如下图中红色箭头标注处所示。

如下图所示，正在提取安装文件中的内容，等待即可。

上图运行完成后，回自动弹出NVIDIA安装程序，如下图所示。
在检测系统兼容性这一步，等待即可。

本文作者的显卡是Nvidia RTX2070，在下图中安装程序显示没有发现可以兼容的显卡设备。
因为CUDA9.0比RTX2070更早发布，所以没有找到是合理的，但是安装后仍然可以正常使用。
本文读者可能直接跳到“许可协议”这一步，则说明安装程序找到了可兼容的显卡设备。
点击下图红色箭头标注处，进入下一步。

许可协议不用仔细去阅读，点击下图红色箭头标注处，进入下一步。

安装模式选择精简，点击下图红色箭头标注处，进入下一步。

勾选下图中的上方红色方框标注处，然后NEXT按钮会亮起。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的NEXT按钮，进入下一步。

安装界面显示Preparing for installation，即正在准备安装。

安装过程中部分截图如下图所示。

安装完成后，安装程序界面如下图所示。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的下一步。

结束界面中两个可选项不用勾选。
点击下图中的下方红色箭头标注处中的关闭，安装CUDA9.0结束。