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  • Tensorflow C++部署实战-linux平台上cuda环境搭建(1)


    0. cuda,cudnn, cuda driver, cuda toolkit 介绍

    0-1 cuda

    英文全称是Compute Unified Device Architecture,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。

    0-2 cudnn

    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。可以集成到高级的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的caffe框架、Facebook的PyTorch框架等。

    0-3 cuda-driver

    常说的显卡驱动,比如我的电脑显卡型号是:GTX 1660 SUPER,显卡驱动程序的版本:441.08
    每个版本的CUDA工具包都对应一个最低版本的CUDA Driver,也就是说如果你安装的CUDA Driver版本比官方推荐的还低,那么很可能会无法正常运行。CUDA Driver和CUDA Toolkit版本对应情况请参考官网。

    显卡驱动,是向后兼容的,这意味着根据CUDA的特定版本编译的应用程序将继续在后续发布的driver上也能继续工作。

    0-4 cuda-toolkit

    CUDA Toolkit 就是Nvidia 官方提供的一个完整的工具安装包,其中提供了Nvidia 驱动程序、开发CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。往往在安装CUDA Toolkit的时候都会默认安装CUDA Driver。

    1. cuda环境依赖包-linux<

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44402973/article/details/126076858
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