cuda、cudnn环境配置

一、cuda、cudnn概念及关系

1、什么是cuda？

CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

2、什么是cudnn？

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

3、cuda和cudnn关系？

CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具，比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候，并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN，就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。

4、CUDNN不会对CUDA造成影响？

从官方安装指南可以看出，只要把cuDNN文件复制到CUDA的对应文件夹里就可以，即是所谓插入式设计，把cuDNN数据库添加CUDA里，cuDNN是CUDA的扩展计算库，不会对CUDA造成其他影响。

二、查看当前cuda版本

1、安装过cuda的

方法一：win+R 输入nvidia-smi查看

在cmd命令行中输入nvidia-smi查看NVIDIA显卡driver version以及可安装的最高CUDA版本，如下图本电脑所示，driver version为511.65，可安装的最高CUDA版本为11.6

方法二：在桌面单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->系统信息->组件

（1）桌面单击鼠标右键，NVIDIA控制面板

（2）选择左下角的系统信息，进入

（3）点击组件，红色框框即为cuda版本

方法三：win+R 输入cmd命令nvcc -V

方法四：进入 CUDA 的安装目录查看

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

以上四种方法都是可以查看cuda版本的，我做了个总结。

2、没有安装过cuda的

（1）下载

在NVIDIA官网下载对应版本的显卡驱动：显卡驱动下载地址
进入官网，选择相应的版本和系统进行下载

这里是我推荐的选择，然后点击Download

（2）安装

a.右击下载好的cuda_10.2.89_441.22_win10.exe软件,以管理员身份运行，如下图所示：

b.打开cuda.exe进行安装，可能会出现下面的提示，选择OK即可。

c.同意并继续

d.这里我们选择【自定义】，然后下一步。

e.这里是安装的驱动程序组件，默认全选，然后下一步。

f.直接默认装在C盘，这样可以防止各种出错。

点击next等待安装即可

注：因为我自己已经安装了，所以上图使用的是别人的，安装步骤都是一样的，感谢博主的图片，链接已放在参考资料里面。

三、查看当前cudnn版本

1、安装过cudnn的

进入cuDNN安装目录下查看文件 cudnn.h
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h
cudnn的版本为7.6.1

2、未安装过cudnn的

cudnn官网：https://developer.nvidia.cn/cudnn
在官网下载cuDNN时，已给出可支持的CUDA版本，选择CUDA版本对应的cuDNN下载即可。如下图，CUDA10.1可以选择红框中的版本

注：一点要选择CUDA版本对应的cuDNN下载！！！
一点要选择CUDA版本对应的cuDNN下载！！！
一点要选择CUDA版本对应的cuDNN下载！！！

重要的事情说三遍！！

安装cudnn

下载好cudnn压缩包之后进行解压（具体版本大家自行对应，我这里只是举例，版本不对应）

解压之后为下图内容

把压缩包里面的内容复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0里面就可以了

到此为止，cuda和cudnn就全部安装好了

查看CUDA和CUDNN是否安装成功（conda 环境）

conda list查看

则说明CUDA和CUDNN已经配置成功!

参考链接：https://www.jianshu.com/p/622f47f94784
http://t.csdn.cn/99GKZ
http://t.csdn.cn/d08j2

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