CUDA、cuDNN和PyTorch的版本选择和配置

前言

做为深度学习从业者，最基本的要求是要会配置PyTorch的开发环境。我们在配置环境的时候都知道有显卡驱动、CUDA、cuDNN、CUDA Toolkit、PyTorch等组件，而且不同的组件还有不同的版本，搞得人十分头大，彻底明白这些东西如何选择和配置对我们来说是十分有必要的，下面我给大家介绍一下这些组件的定义与相互关联。

显卡驱动（GPU Driver）

显卡驱动是连接操作系统和GPU硬件的软件程序。它负责管理GPU的基本功能，包括内存管理、任务调度和与操作系统的通信。

显卡驱动的作用：显卡驱动是深度学习框架和CUDA Toolkit与GPU之间的桥梁。它必须与特定GPU硬件兼容，以确保GPU能够正常工作并与操作系统和应用程序通信。

CUDA(Compute Unified Device Architecture)

CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，旨在加速通用计算任务。它允许开发者使用GPU进行高性能的数值计算，包括深度学习训练和推理。

CUDA的作用：CUDA 提供了编程框架和GPU编程模型，使开发者能够有效地利用GPU的并行计算能力，从而加速计算任务。

CUDA Toolkit

CUDA Toolkit是一套软件工具集，包括了用于GPU开发的编译器、库、调试器和其他实用工具。它是使用CUDA进行开发的必备工具。

CUDA Toolkit的作用：CUDA Toolkit 提供了编译CUDA代码的工具、CUDA运行时库和各种GPU加速的数学库，使开发者能够方便地构建和优化GPU加速应用程序。

cuDNN (CUDA Deep Neural Network Library)

cuDNN 是NVIDIA的深度学习库，专门用于加速深度神经网络的训练和推理。它包含了高度优化的深度学习操作实现，可用于各种深度学习框架。

cuDNN作用：cuDNN 提供了用于加速卷积神经网络（CNN）等深度学习操作的GPU实现，使深度学习框架能够在GPU上获得显著的性能提升。

PyTorch

PyTorch是一个深度学习框架，它提供了用于构建和训练神经网络的高级API。PyTorch支持GPU加速，可以利用CUDA来加速深度学习任务。

PyTorch作用：PyTorch允许开发者构建灵活的神经网络模型，并使用CUDA加速训练和推理过程。PyTorch的深度学习库可与cuDNN和CUDA Toolkit集成，以获得GPU性能提升。