CUDA与cuDNN介绍

最近带徒教人深度学习，中间碰到了很多基础知识，在备课的过程中，顺便自己也复习了一遍，深深体会到了“教学相长”的甜头。本文主要是给大家讲授一下关于CUDA与cuDNN方面的内容。

1、什么是CUDA

CUDA全称是：ComputeUnified Device Architecture，是显卡厂商英伟达（NVIDIA）推出的运算平台。CUDA发布于2006年，它是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型。基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。虽然深度学习时代的到来，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。当前，CUDA的最新版本是CUDA 11，其下载地址为：https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cuda-toolkit

2、CUDA编程模型基础

CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作。在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存。CUDA程序中既包含host程序，又包含device程序，它们分别在CPU和GPU上运行。同时，host与device之间可以进行通信，这样它们之间可以进行数据拷贝。典型的CUDA程序的执行流程如下：

第一步：分配host内存，并进行数据初始化；
第二步：分配device内存，并从host将数据拷贝到device上；
第三步：调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算；
第四步：将device上的运算结果拷贝到host上；
第五步：释放device和host上分配的内存。

3、什么是cuDNN

cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。cuDNN采用简单的插入式设计理念，可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型。从官方安装指南可以看出，只要把cuDNN文件复制到CUDA的对应文件夹里就可以，即是所谓插入式设计。把cuDNN文件添加CUDA里，cuDNN就是CUDA的扩展计算库，不会对CUDA造成其他影响。

需要注意的是：cuDNN是一个SDK，是一个专门用于神经网络的加速包。它跟我们的CUDA没有一一对应的关系，即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应，但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。