目标检测第4步：显卡、GPU、CUDA、cuDNN的介绍及如何在Windows 10下安装cuDNN？

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一、显卡和GPU的关系

二、CUDA是什么？

三、cuDNN是什么？

四、cuDNN的安装过程 

1、下载cuDNN

2、安装cuDNN

3、检验CUDA是否被cuDNN影响

A、查看CUDA版本

B、运行CUDA的测试文件

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一、显卡和GPU的关系

       显卡又叫“显示卡”、“显示适配器”，是个人计算机（Personal Computer）的组成部分之一，启到控制显示器正确显示的作用，基本功能（原理）就是将模拟信号转换为电信号。市场主流的显卡大多都是NVIDIA（英伟达）和AMD（超微半导体）这两个公司设生产的，分别被简称为N卡和A卡（N&A就是取自各自公司英文首字母）。

       显卡的结构为：电容、显存、显示芯片、风扇、各类接口等。其中显存全称为“显示存储器”，和计算机中的存储器相似，负责存储显示芯片需要处理的各种数据，其容量的大小，性能的高低，直接影响着电脑的显示效果；显示芯片就是深度学习中经常提到的GPU或者VPU（或被称作图形处理器），负责并行计算工作，工作时产生的热量由风扇负责排除；各类接口负责输入输出和桥接。

       显卡分为三个种类：集成显卡、独立显卡、核芯显卡。集成显卡顾名思义就是集成，将显示芯片、显存等都集成在主板上，性能偏差。这就意味着散热低、功耗低。独立显卡就是独立出来，显示芯片、显存等都在一块电路板上（显卡），然后插在主板上，特点是功耗大、散热大，性能强，常作为游戏卡和专业卡。核芯显卡是将图形核心集成在处理核心上的显卡，构成一个完整的处理器。这里我们因为要进行深度学习，所以更多关注N卡。

        众所周知，独立显卡中的GPU具有并行计算能力，所以常用来进行图像处理。