CUDA、cuDNN是否适用于AMD显卡?

本文探讨了全球显卡市场的两大巨头AMD和NVIDIA,以及它们在GPU编程框架方面的不同选择。NVIDIA的CUDA和cuDNN仅支持自家显卡,而AMD则通过ROCm框架推动深度学习加速。此外,还介绍了通用编程框架OpenCL和DirectCompute。

显卡公司两巨头

AMD和NVIDIA(英伟达)这两家公司是全球显卡制作的两大巨头,大部分电脑的独立显卡都是用这两家公司的显卡,而CUDA和cuDNN是NVIDIA开发出来的,所以目前只支持NVIDIA自己的显卡,而不支持AMD的显卡。

AMD显卡有那些编程框架可以用?

近日,Google 宣布推出适用于 ROCm GPU 的 TensorFlow v1.8,其中包括 Radeon Instinct MI25。对于 AMD 正在进行的深度学习加速工作而言,这是一座重大的里程碑。也就是说AMD的显卡要调用GPU计算,可以安装ROCm

有通用的编程框架吗?

OpenCL 和 DirectCompute 就是两个大家全能用的通用框架。

### Linux 环境下 CUDAcuDNN 的离线安装 #### 安装前准备 为了确保顺利安装,在开始之前需确认操作系统版本兼容性并停止任何可能干扰的图形界面服务。对于CUDAcuDNN的特定组合,建议查阅官方文档获取最新的支持矩阵[^1]。 #### 下载所需软件包 访问NVIDIA官方网站下载适用于目标系统的CUDA Toolkit和cuDNN库。选择与已安装显卡驱动相匹配的CUDA版本非常重要。由于是离线环境,提前将这些文件传输至待部署机器上。 #### 安装CUDA 关闭X Server以防止安装过程中出现问题: ```bash sudo service lightdm stop ``` 通过命令行运行CUDA安装程序,推荐仅安装工具包而不改动驱动(如果已有适当版本): ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-<distro>/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` 设置环境变量以便于后续编译工作: ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 验证安装成功与否可以通过简单的测试样例来完成。 #### 配置cuDNN 解压下载好的cuDNN压缩包并将其中的内容复制到对应的CUDA路径下: ```bash tar xvzf cudnn-<os>-<cuda_version>-<arch>.tgz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 更新动态链接器缓存使更改生效: ```bash sudo ldconfig ``` 最后再次检查环境配置是否正确无误,尝试编译一些依赖于cuDNN的应用实例来进行最终检验。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值