CPU-CUDA-cuDNN介绍安装及基本用法

最新推荐文章于 2025-04-19 10:40:49 发布
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分类专栏： linux深度学习环境从开始配置 文章标签： cuda 深度学习
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版权

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一、介绍

二、安装

三、使用

一、介绍

1. GPU (Graphics Processing Unit): 图像处理器，相比CPU有更多的运算单元ALU，擅长并行计算。
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    查看集成显卡和独立显卡

lspci | grep VGA
lspci | grep NVIDIA

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2. CUDA Driver: NVIDIA的显卡驱动程序
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    检查NVIDIA驱动是否安装

nvidia-settings

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CUDNN详解
ning的博客
01-11 1616
cuDNN是深度学习中不可或缺的加速库，通过优化卷积、池化、激活等操作，显著提高了模型的训练和推理速度。掌握cuDNN的基本使用方法，可以帮助开发者更高效地实现深度学习模型。在实际应用中，cuDNN与CUDA、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）紧密配合，提供了强大的计算支持。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章。
安装cuda、cudnn、Pytorch（用cuda和cudnn加速计算）
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06-20 2455
安装cuda、cudnn、Pytorch步骤
cudnn安装使用记录
qq_33980935的博客
04-22 2470
1、官网下载对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2、解压缩 tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 3、放置到对应的CUDA目录下 sudo cp CUDA&CUDNN/cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.4.38/cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/include/ sudo cp CUDA&CUDNN/cudnn-10.0-lin
在Windows 11上面安装CUDA 和 CUDNN 详细教程
最新发布
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
04-19 1708
在 Windows 11 上安装 CUDA 和 cuDNN 是利用 NVIDIA GPU 进行加速计算和深度学习开发的关键步骤。通过本文的详细讲解，读者可以全面了解 CUDA 和 cuDNN 的概念、安装方法、配置步骤、应用场景以及注意事项。无论是在深度学习框架加速、计算机视觉、高性能计算还是游戏开发等领域，CUDA 和 cuDNN 都能够提供强大的计算支持，帮助开发者提高工作效率和应用性能。随着深度学习和 GPU 计算技术的不断发展，CUDA 和 cuDNN 将持续优化和进化。性能提升。
cuda和cudnn以及正确使用的保姆级教程
nbfw123的博客
04-24 1万+
网上的cuda的安装教程复杂且混乱，博主根据自己电脑安装的过程，记录了下。 1、首先查看自己的电脑支持的cuda版本。 方法如下： 鼠标右键>>点击NVIDIA控制面板>> 点击帮助>>点击系统信息>>点击组件 在组件中即可查询适配的cuda版本 一般cuda适应版本是向下兼容的，但是30系的显卡最好是选择cuda11.0以上。 2、去官网下载对应版本的cuda和cudnn。 网址是：https://developer.nvidia.com/cuda-too
cudnn使用的例子
qq_44632658的博客
03-14 1003
整个代码分为以下几个步骤。
使用CuDNN进行卷积运算
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幻世
03-26 1万+
CuDNN NVIDIA ® cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. It provides highly tuned implementations of routines arising frequently in DNN applications: Convolution fo...
2.CUDA与cuDNN配置，在虚拟环境搭建tensorflow框架
zzf021122的博客
10-30 1264
（中央处理器，Central Processing Unit）和（图像处理器，Graphics Processing Unit）。查看自己的电脑此电脑->右键->管理->设备管理器->显示适配器可以看到点击出现了，即我的电脑独立型号（入门级别😂）。有独显就可以继续看下去。
如何用正确姿势安装 PyTorch(With CPU or GPU-CUDA-cuDNN)
因特马
09-10 4299
随着 PyTorch 的不断发展，其生态也越来越繁荣。现如今，安装 PyTorch 是一件非常简单的事情。我们只需要安装 Anaconda，并通过 conda 就可以安装 PyTorch 环境。 目前，网络上大多数 PyTorch 安装教程中有关 CUDA、cuDNN 的安装方法比较混乱且已经过时。本文创作时间为 2020-09-10，接下来我就根据个人实践以及相关资料，整理下如何用正确姿势安装 PyTorch。 安装 Anaconda 下载并安装 Anaconda Anaconda 是一个基于 Pytho
深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装
潇洒坤
11-14 635
0.前言 本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接：https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测，专题内容偏向于掌握技能，学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。 1.不同操作系统...
faster rcnn 中如何使用 cudnn5.1
成长的脚印
03-18 1510
环境： ubuntu16.04.2 gtx1050 2g cuda8 cudnn5.1 问题描述： 使用faster rcnn中的caffe时，修改Makefile.config，无法编译通过 cudnn:=1，而blvc中的caffe是可以再cudnn:=1的情况下编译成功的。原因是随之caffe的更新，支持了cudnn5.1，而faster rcnn中的caffe一直没有更新 解
cuDNN 开发指南
10-18
cuda cudnn开发指南文档，详细介绍了数据类型，api参考，编程模型等，cuda深度学习开发参考必备。
cudnn v5.1 linux
10-08
cudnn v5.1 linux
cuda cudnn tensorflow-gpu安装使用教程
u011939633的博客
06-03 587
1：首先根据自己需要使用的tensorflow-gpu版本来确定需要安装的cuda以及cudnn版本。 2：假如我们需要安装1.6.0的gpu，那么我们就需要先安装cuda 9.0 以及 cudnn 7.0 3：cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive sudo chmod +x cuda_9.0.176_...
手把手教你配置CUDA, cuDNN-十分钟配置本地CUDA, cuDNN
c_h_q_的博客
03-11 1万+
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windows安装Tensorflow(CPU版本或GPU版本[CUDA]),简单、详细
gywiwyq的博客
04-10 1826
系统：win10 本文章介绍的是一种使用anaconda安装Tensorflow的GPU版本的方法，十分简便快捷，傻瓜式安装，无需单独安装CUDA、cuDNN。 1.安装Anaconda 在官网下载最新版本安装：https://www.anaconda.com/distribution/ 安装过程中注意以下几点： 选just me 记得勾选第一个Add ……PATH 2、安装...
GPU、CUDA、cuDNN是什么
GuoShao_的博客
08-22 2583
基础知识
CUDA和CUDNN的安装和使用
kpacnB_Z的博客
08-12 1422
目录前提CUDA的安装CUDNN 前提 两个前提：一是电脑上有GPU，二是GPU支持CUDA 检查是否有GPU ctrl+alt+delete打开任务管理器，然后点击上方的性能一栏，看下方信息中是否有GPU 检查GPU是否支持CUDA 下载GPU-Z软件 链接：https://pan.baidu.com/s/1MMbS8TO3_5zUWOR9PaxKWg 提取码：dtpo 打开GPU-Z，选择以后再说 查看显示信息 显卡类型有集显和独显，左下角可选择显卡，切换对应显卡后，看计算能力中CUD
【CUDA】cuDNN：加速深度学习的核心库
jokerMingge的博客
12-27 2520
【CUDA】cuDNN：加速深度学习的核心库 1. 什么是 cuDNN？ cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是 NVIDIA 提供的一个高性能 GPU 加速库，专为深度学习任务中常见的操作进行了高度优化。它不仅提供了单操作的高效实现，还支持 多操作融合（fusion），旨在最大化地利用 NVIDIA GPU 的计算能力。 cuDNN 能做什么？ cuDNN 支持以下常见深度学习操作： 卷积操作（Convolution forward/backward，包括交叉相
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