显卡、显卡驱动、cuda 之间的关系

显卡：（GPU）主流是Nvidia的GPU，深度学习本身需要大量计算。GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。AMD的GPU基本没有什么支持，可以不用考虑。

 

驱动：没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。但是呢，Nvidia在Linux上的驱动安装特别麻烦，尤其对于新手简直就是噩梦。得屏蔽第三方显卡驱动。下面会给出教程。

CUDA：是Nvidia推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。还有一个叫做cudnn，是针对深度卷积神经网络的加速库。