❶ CUDA, cudatoolkit, cudnn 等技術總結
CUDA、cudatoolkit、cudnn等技術總結：
CUDA：
- 定義：CUDA是一個由NVIDIA提供的並行計算平台，它允許開發者使用C、C++等高級編程語言，通過GPU進行通用計算。
- 功能：通過擴展這些語言，CUDA使得GPU能夠處理復雜的計算任務，從而提高計算性能。
- 組件：包括CUDA Toolkit和NVIDIA Driver等。
cudatoolkit：
- 定義：cudatoolkit是開發高性能GPU應用的全套工具包。
- 內容：包含GPU加速庫、調試工具、C/C++編譯器以及部署runtime的庫。
- 應用場景：適用於桌面工作站、嵌入式系統、數據中心和HPC超級計算機等多場景。
- 注意：conda安裝的cudatoolkit是NVIDIA官方CUDA Toolkit的一部分，版本需與系統NVIDIA Driver版本匹配。
cudnn：
- 定義：cudnn是建立在CUDA之上的深度學習GPU加速庫。
- 功能：專為深度學習優化，簡化了模型訓練的性能調優，使研究者和框架開發者能夠專注於模型開發。
- 版本匹配：cudnn的版本需要與CUDA版本相匹配，以確保兼容性和性能。
版本管理和兼容性：
- CUDA與NVIDIA Driver：需要明確CUDA版本與NVIDIA Driver的對應關系，以確保系統穩定性和性能。
- CUDA與cudnn：CUDA與cudnn的版本也需要匹配，以避免因版本不兼容導致的錯誤。
- 檢查版本：可以使用相關命令檢查CUDA和cudnn的版本，以確保安裝的組件版本正確。
安裝和配置：
- 安裝：可以分別安裝cudatoolkit和cudnn，具體步驟可參考相關文檔或官網指南。
- 配置：在安裝完成後，需要確保各個組件之間的版本匹配，並正確配置環境變數等。
工具和管理：
- nvidiasmi：是基於NVML的命令行實用程序，用於管理和監控GPU設備，提供設備信息查詢和性能監控等功能。
在進行GPU編程和深度學習開發時，正確選擇和安裝CUDA、cudatoolkit和cudnn等組件，以及合理管理和監控GPU設備，對於提高開發效率和系統性能至關重要。