CUDA编程实践--cuDNN

最新推荐文章于 2025-06-06 22:21:13 发布

wendox

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分类专栏： CUDA

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wendox/article/details/50530022

cuDNN是NVIDIA提供的用于深度神经网络的GPU加速库，包含卷积、池化、softmax等DNN常用操作的高性能实现。它支持灵活的数据布局、多维张量处理，并能与CUDA流进行交互，以优化内存使用和性能。卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成，cuDNN通过调整深度、步长和填充等参数实现不同尺寸的输出。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

NVIDIA® cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
cuDNN是一个对DNN的GPU加速库。他提供高度可调整的在DNN中的常用的例程实现。
It provides highly tuned implementations of routines arising frequently in DNN applications:

常用语前向后向卷积网络，包括交叉相关。Convolution forward and backward, including cross-correlation
前像后向pooling。Pooling forward and backward
前向后向softmax。Softmax forward and backward
前向后向神经元激活。Neuron activations forward and backward
Rectified linear (ReLU)
Hyperbolic tangent (TANH)
Tensor transformation functions
LRN, LCN and batch normalization forward and backward

cuDNN’s convolution routines aim for performance competitive with the fastest GEMM (matrix multiply) based implementations of such routines while using significantly less memory.
cuDNN突出可定制的数据布局，支持灵活的维数排序，跨步，4D子区域for 4D张量作为输入输出。
cuDNN features customizable data layouts, supporting flexible dimension orde