Windows 环境搭建 CUDA 和 cuDNN 详细教程

CUDA_0">CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA GPU进行通用计算（即GPGPU），从而加速各种计算密集型任务。CUDA提供了一套基于C/C++的编程语言扩展，使得开发者能够编写在GPU上运行的代码，利用GPU的并行处理能力来提升程序性能。

CUDA的架构包括多个核心概念，如线程、线程块、网格以及内存模型。线程是CUDA中最小的执行单位，线程块是一组线程的集合，它们可以共享数据和同步操作。网格则是由多个线程块组成，用于执行大规模的并行计算任务。CUDA的内存模型包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存，它们各自有不同的访问速度和用途。

NVIDIA发布的CUDA Toolkit 12.0，这是多年来的第一个主要版本，它支持NVIDIA Hopper和Ada
Lovelace架构的新功能，并提供了新的编程模型和性能优化。此外，CUDA Toolkit 12.2也已发布，引入了对NVIDIA Hopper（H100）GPU的支持，以及异构内存管理（HMM）等新特性。

CUDA技术在科学计算、大数据分析、机器学习和图形处理等领域有广泛应用。例如，在深度学习领域，CUDA与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架深度整合，提供了高效的计算加速。

CUDA_12">CUDA安装步骤

查看本机设备NVIDIA显卡对应的驱动版本和CUDA版本，PowerShell中输入命令 nvidia-smi；可以看到驱动Driver和CUDA的版本；或者利用NVIDIA控制面板按照系统信息->组件->NVCUDA64.DLL查看详细CUDA版本；
确定本机设备显卡的算力：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus；可以看到本机设备显卡3060的计算算力为8.6；
安装CUDA Toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive；选择本机设备显卡需要的CUDA Toolkit版本下载；
按照下图的1-2-3-4-5的顺序点击，进行下载；
点击下载好的的 exe 进行安装；
默认路径即可，此时是临时数据；
进入安装界面，选择继续；
选择自定义安装，全选；

在这里插入图片描述

确定安装路径，进行安装；

在这里插入图片描述

安装结束；
验证是否安装成功，PowerShell输入命令：nvcc -V，返回如下即表示安装成功。

cuDNN_48">cuDNN

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA推出的一个深度学习加速库，它为深度神经网络提供了高度优化的GPU加速原语。cuDNN特别针对深度学习中常见的操作进行了优化，如前向和后向卷积、池化层、归一化和激活层等，从而大幅提升了深度学习模型训练和推理的性能。
cuDNN的主要特点包括：

Tensor Core加速：支持多种卷积操作的Tensor Core加速，包括2D卷积、3D卷积、分组卷积、深度可分离卷积等。
运行时融合：通过新的运算符、启发式算法和融合迅速编译内核，提高了内存和计算效率。
多精度支持：支持FP32、FP16、BF16和TF32浮点格式以及INT8和UINT8整数格式，允许开发者根据需要选择不同的精度和性能平衡。
灵活的API：提供了C API和开源的C++前端API，方便用户使用。
广泛的框架支持：与多个流行的深度学习框架集成，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。

cuDNN_60">cuDNN安装步骤

下载官网：https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads
按照 1-2-3-4-5 的步骤点击选择，进行下载；
解压下载下来的压缩包，里面有include、lib、bin三个文件夹和LICENSE文件；

在这里插入图片描述

将下载文件解压后放换到NVIDIA GPU Tookit（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3）里对应的目录bin、include、lib中。
（1）将下载下来的cudnn中bin文件拷贝到NVIDIA GPU Tookit的bin中。

（2）将下载下来的cudnn中include文件拷贝到NVIDIA GPU Tookit的include中。
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（3）将下载下来的cudnn中lib\x64中文件拷贝到NVIDIA GPU Tookit目录x64\lib中。

在这里插入图片描述

验证安装是否成功：“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\extras\demo_suite>”，然后分别运行里的 bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe，有PASS即代表成功。