深度学习代码训练环境之CUDA详解

对于刚开始学习深度学习的同学来说，往往第一件事就是安装CUDA、Anaconnda和PyCharm等软件，然后使用Anaconda来配置虚拟环境。那么什么是CUDA？以及我们经常在base环境下安装CUDA之后，在新创建的虚拟环境里面下载PyTorch的时候又下载对应版本的CUDA，这两个CUDA有什么区别呢？接下来这篇文章将带你了解CUDA，并解决以上疑问。

什么是CUDA？

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，专门用于在NVIDIA的GPU（图像处理单元）上进行计算加速。CUDA允许开发者利用GPU的强大计算能力来执行通常由CPU处理的复杂计算任务，如深度学习、科学计算和图像处理等。这种架构在深度学习、计算机视觉、自然语言处理和其他需要高并发计算的领域具有广泛应用。

CUDA的基本要点

• 并行计算能力：CUDA能够将计算任务分解为多个小任务，并将这些任务分配到数千个GPU内核上同时执行，以大幅提升计算速度。
• CUDA库：CUDA提供了一系列专门设计的数学和科学库，如cuDNN（专门用于深度学习的神经网络加速库）、cuBLAS（基本线性代数库）、cuFFT（傅里叶变换库）等。这些库在深度学习框架中被广泛使用，比如PyTorch、TensorFlow。
• 编程语言：CUDA使用C/C++语言编写，还提供了Python的接口库（如PyCUDA和Numba），