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通俗的講解深度學(xué)習(xí)中CUDA,cudatookit,cudnn和pytorch的關(guān)系

更新時(shí)間：2023年03月23日 14:56:10 作者：江江ahh

有些剛?cè)胄械呐笥芽偸歉悴磺宄﨏UDA,cudatookit,cudnn和pytorch的關(guān)系,那么今天這篇文章用通俗易懂的話講解了他們之間的關(guān)系,需要的朋友可以參考下,相信會(huì)對(duì)你有所幫助

CUDA

CUDA是顯卡廠商N(yùn)VIDIA推出的運(yùn)算平臺(tái)。CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用并行計(jì)算架構(gòu)，是一種并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型，該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計(jì)算問(wèn)題。CUDA英文全稱是Compute Unified Device Architecture。

我們可以通過(guò)nvidia-smi命令查看cuda版本號(hào)。

如上圖，我的電腦cuda版本是11.7

CUDA Toolkit

CUDA Toolkit可以理解成一個(gè)工具包，主要包含了CUDA-C和CUDA-C++編譯器、一些科學(xué)庫(kù)和實(shí)用程序庫(kù)、CUDA和library API的代碼示例、和一些CUDA開發(fā)工具。

cudatookit版本有時(shí)會(huì)被簡(jiǎn)稱為cuda版本，這也是我們經(jīng)常搞混的一個(gè)原因。

cuDNN

cuDNN的全稱為NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library，是NVIDIA專門針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ)操作而設(shè)計(jì)基于GPU的加速庫(kù)。cuDNN為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)流程提供了高度優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)方式。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，cuDNN是基于CUDA的深度學(xué)習(xí)GPU加速庫(kù)，有了它才能在GPU上完成深度學(xué)習(xí)的計(jì)算。

Pytorch

pytorch是基于CUDA的深度學(xué)習(xí)框架，因此，pytorch的版本必須依賴于cuda toolkit的版本。

如果你在讀上面的一些名詞的時(shí)候感覺(jué)模糊不清，那么可以直接來(lái)看下面的總結(jié)。（當(dāng)然還是建議把不懂的地方搜索明白）

CUDA看作是一個(gè)工作臺(tái)，上面配有很多工具，如錘子、螺絲刀等。cuDNN是基于CUDA的深度學(xué)習(xí)GPU加速庫(kù)，有了它才能在GPU上完成深度學(xué)習(xí)的計(jì)算。它就相當(dāng)于工作的工具，比如它就是個(gè)扳手。但是CUDA這個(gè)工作臺(tái)買來(lái)的時(shí)候，并沒(méi)有送扳手。想要在CUDA上運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就要安裝cuDNN，就像你想要擰個(gè)螺帽就要把扳手買回來(lái)。這樣才能使GPU進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作，工作速度相較CPU快很多。

總結(jié)一下，食物鏈頂端的是CUDA這個(gè)工作臺(tái)，也就是我們電腦的硬件配置，我們要先查看它的版本，然后根據(jù)這個(gè)來(lái)看我們都能下載多高的cudatookit版本，然后根據(jù)cudatookit版本來(lái)選擇cudnn版本和可支持的pytorch版本

因此配置環(huán)境的流程為：

查看CUDA版本 ——> 選擇cudatookit版本 ——> 選擇cudnn版本 + pytorch版本

到此這篇關(guān)于通俗的講解深度學(xué)習(xí)中CUDA,cudatookit,cudnn和pytorch的關(guān)系的文章就介紹到這了,更多相關(guān)CUDA,cudatookit,cudnn和pytorch的關(guān)系內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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