CUDA与cuDNN

1、什么是CUDA

        CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。


2、什么是CUDNN

        NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。


3、CUDA与CUDNN的关系

      CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手。但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。


4、CUDNN不会对CUDA造成影响

官方Linux安装指南表述:

        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数据库添加CUDA里,cuDNN是CUDA的扩展计算库,不会对CUDA造成其他影响。

cuDNN的安装文件有两个文件夹,共五个文件,如下

cudnn.h是调用加速库的文件,*.os是

CUDA平台里对应文件夹的文件,如下

可以看到,CUDA已有的文件与cuDNN没有相同的文件,复制CUDNN的文件后,CUDA里的文件并不会被覆盖,CUDA其他文件并不会受影响。


5、Linux下CUDNN的安装

在服务器上共安装了三个不同版本的CUDA,并不知道哪个能正常调用,所以需要安装三个不同版本的cuDNN。

cuDNN的文件已经放入服务器我的文件夹下

linu命令如下:如果不行,就全部去掉sudo。

cp 是复制,chmod是给与文件可读权限,使这个文件可以读取,rm 是删除文件

(1)

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.1/include

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/include/libcudnn* /usr/local/cuda-9.1/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.1/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcudnn*

(2)

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/include/cudnn.h /public/software/cuda-9.1/include

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn9.1/cuda/lib64/libcudnn* /public/software/cuda-9.1/lib64

sudo chmod a+r /public/software/cuda-9.1/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /public/software/cuda-9.1lib64/libcudnn*

(3)

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn10/cuda/include/cudnn.h/ usr/local/cuda-9.1/include

sudo cp /public/home/qliang/lyr/ysl/cudnn10/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.1/lib64

sudo chmod a+r /public/software/cuda-10.0/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /public/software/cuda-10.0/lib64/libcudnn*


7、卸载cuDNN

因为是插入式设计,cuDNN的卸载也非常简单,只需要把相关文件删除就可以了。指令如下:

rm –rf /usr/local/cuda-9.1/include/cudnn.h

rm –rf /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcudnn*

rm –rf /public/software/cuda-9.1/include/cudnn.h

rm –rf /public/software/cuda-9.1/lib64/libcudnn*

rm –rf /public/software/cuda-10.0/include/cudnn.h

rm –rf /public/software/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

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