【Windows11】Cuda和Cudnn详细安装教程

原创 已于 2023-06-09 17:50:51 修改 · 8.3w 阅读 · 672 ·
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#深度学习 #caffe #tensorflow

于 2022-05-13 16:11:02 首次发布
本文详细介绍了CUDA架构、其在GPU计算中的作用以及CUDNN作为深度学习加速库的特性。重点讲解了如何选择和安装CUDA版本，以及CUDNN的下载、安装和验证步骤。通过比喻，形象地展示了两者之间的关系和CUDNN在神经网络中的核心地位。

1. 介绍

  • cuda： Compute Unified Device Architecture，是一种有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。

  • cudnn： 是NVIDIA 推出的用于深度神经网络的GPU加速库，他强调性能，易用性和低内存开销。

  • cuda和cudnn的关系： cudnn是基于cuda架构开发的专门用于深度神经网络的GPU加速库。cuda可以理解为一个大的商圈，但这个商圈是空的，还未装修。cudnn可以理解为装修后的房间，例如负一楼专门针对游乐（深度神经网络）装修成大型游乐厂。

  • 详细了解可参考大神的文章

    https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77340765

2. cuda

2.1 选择cuda版本

方法一：

  1. 搜索框输入nvidia，打开nvidia控制面板(嫌麻烦直接用别人的图~)

    在这里插入图片描述

请添加图片描述

方式二

win+R打开cmd，输入nvidia-smi，即可看到支持的cuda版本是11.6

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本文仅介绍Windows11系统下安装CUDA、cuDNN、pytorch（GPU）的详细教程，使用的是Anaconda+Pycharm的配置。关于这两个软件的下载安装，本文不做赘述，如有疑问，请大家自行搜索。
Windows11安装CUDA、cuDNN、PyTorch详解
L
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‌cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是一个由NVIDIA开发的深度学习GPU加速库，旨在为深度学习任务提供高效、标准化的原语（基本操作）来加速深度学习框架在NVIDIA GPU上的运算。此外，PyTorch还具有高度的灵活性和可扩展性，支持多种硬件平台，并且有一个活跃的社区，提供了大量的教程和资源，使得用户可以快速上手并解决实际问题。PyTorch的核心特点包括：‌12。可以看到NVIDIA GPU驱动版本为546.56，支持的CUDA最高版本为12.3。
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