配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系

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显卡驱动、CUDA、cuDNN之间联系以及安装配置

前言：在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。虽然网上资料很多，但各说其词，即使最终迈过种种坑成功运行，但脑子里还是一团乱麻。所以回过头来看NVIDIA的官方文档，一方面记录配置过程防止遗忘，另一方面也希望能够帮助有和我一样困惑的童鞋。本人能力有限，如有不妥之处，希望批评指正。
软件链接：https://pan.baidu/s/1bMbPR4cWORZ8gXlcD8PfcQ
提取码：5336
PyTorch包链接：https://pan.baidu/s/1QXnH5lV60aji7tmKl41ZMg
提取码：9zay

一、显卡驱动、CUDA、cuDNN介绍

显卡驱动

显卡驱动是封装成软件的程序，硬件厂商根据操作系统编写的配置文件。安装成功后成为了操作系统中的一小块代码，它是硬件所对应的软件，有了它，计算机就可以与显卡进行通信，驱使其工作。如果没有显卡驱动，显卡就无法工作。

CUDA

官网introduction：其是由NVIDIA发明的并行计算平台以及编程模型，它可以显著的提高GPU的计算性能。
官网introduction链接：https://docs.nvidia/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

cuDNN

官网综述：NVIDIA的cuDNN是针对深度神经网络计算的一个GPU加速库，为标准例程提供了高度优化的实现，比如向前、向后卷积，池化，规范化和激活层。其是NVIDIA Deep Learning SDK的一部分。
官网综述链接：https://docs.nvidia/deeplearning/sdk/cudnn-install/
有一个比喻能够更形象的说明CUDA、cuDNN两者的关系：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。
比喻出自：https://www.jianshu/p/622f47f94784

二、安装以及版本选择说明

1、显卡驱动
这个没啥可说的，进入NVIDIA驱动下载官网https://www.nvidia/Download/index.aspx?lang=cn根据自己显卡名称对应选择，点击搜索然后下载。


点击下载的软件“同意并继续”进行安装

这里我选择的是自定义安装，当然你也可以选择推荐的精简安装，不影响后续安装过程。

全选点击下一步

重启结束显卡驱动安装

显卡安装成功后鼠标右键—>点击NVIDIA控制面板—>系统信息

查看安装好的显卡驱动版本，我的版本是445.75，这个非常重要，在选择CUDA版本的时候需要。

网上有一部分资料认为下图红框内的11.0.126才是安装好的显卡驱动对应的CUDA版本号，不知依据出自何处。如果按照网上的步骤，我应该选择CUDA 11.0.126，但尴尬的是，在我发布这篇博客的时候NVIDIA还没有发布这么高的版本，最高才10.2.89（CUDA安装步骤中有贴图），所以不科学。我对CUDA 11.0.126的理解是，当前我安装的显卡驱动最高能支持的CUDA版本是11.0.126，这可能是NVIDIA在写驱动程序的时候规划好的，虽然还没有这么高版本。（对于CUDA的版本选择让我困惑了一段时间，通过翻阅官方文档消除了疑惑，如果想更深一步了解，下一步CUDA安装中我有详细的举例说明）

2、CUDA安装
CUDA安装官网描述：运行CUDA应用程序的两个必要条件是
（1）系统至少拥有一个支持CUDA编程的GPU硬件；
（2）能够兼容CUDA的驱动程序版本。
通过参考官网文档我对下图表格的理解：
（1）NVDIA发布的每一个CUDA工具包都有一个最低版本的显卡驱动限制，比如红色框内是目前最新版本的CUDA 10.2.89，Windows下其支持的显卡驱动最低版本是441.22，也就是说低于441.22的显卡驱动都无法安装CUDA 10.2.89。
（2）显卡驱动是向后兼容的，新的版本兼容旧的版本。
（3）对于指定的一个CUDA工具包仍然适用于后续NVIDIA发布的更高版本驱动。举例说明：文章中我的显卡驱动版本是445.75>=441.22所以目前我安装的显卡驱动都能与表中的CUDA任何一个版本兼容。假如你显卡驱动版本是400.36>= 398.26，但<411.31,所以CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)以下（包含9.2）CUDA版本都能兼容，以上则不能。

CUDA官网描述链接：https://docs.nvidia/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
至此，明确了显卡驱动和CUDA的兼容关系，然后根据你要配置的深度学习框架来最终选择CUDA版本。
我要配置的是PyTorch，进入官网：https://pytorch/
可以看到PyTorch当前支持的CUDA版本是9.2和10.1，而我的显卡驱动10.2以下的CUDA都兼容，为了体验更新的版本我选择了10.1。
或者你即想配置PyTorch也想配置CAFFE，那么你可以分别安装两个不同版本的CUDA，一个支持PyTorch，一个支持CAFFE。这样是不冲突的，只是在用的时候要切换版本。

好了，CUDA的选择已经介绍完，接下来开始正式安装：
百度中直接搜索CUDA 10.1，然后点击

进入下载页面，然后根据自己的需求对应选择下载，红色框中前一个是网络安装，文件比较小，里面只有CUDA，不含有显卡驱动，后一个是下载到本地安装，2个多G，里面含有显卡驱动（安装的时候可以不勾选）我选择的是第二种

双击安装软件点击OK进行（安装CUDA路径建议默认，方便后面配置cuDNN）

同意并继续

这步很重要，如果不想替换之前安装好的显卡驱动，选择自定义，点击下一步

只勾选安装CUDA，点击下一步

下一步

勾选协议，NEXT

下一步

关闭，安装结束

3、cuDNN安装
通过1、2安装完显卡驱动、CUDA后，接下来下载配置cuDNN。
cuDNN官网下载链接：https://developer.nvidia/rdp/cudnn-archive
我安装的是CUDA10.1，对应我选择下载最新的cuDNN（红色框）

我在Win10下运行，选择对应版本

然后会进入这个页面。已经注册过的点击Login直接登录，未注册过的点击Join now按提示注册登录

登录后点击下载

按照官网文档配置cuDNN：将下载解压好的cuDNN三个路径下的文件分别对应拷贝到CUDA安装目录对应文件中

我的拷贝过程如下图

至此，CUDA、cuDNN配置完成，接下来验证是否配置成功。
4、测试
配置完成后，我们可以验证是否配置成功，主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe：
首先win+R启动cmd，输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite，然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe，应该得到下图:
执行bandwidthTest.exe

接着执行deviceQuery.exe

如果以上两步都返回了Result=PASS，恭喜你配置成功。
至此，配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系介绍已结束，希望对你有帮助。

如果想配置PyTorch，请参考“Win10+GTX1660Ti+CUDA10.1+cuDNN v7.6.4+Anaconda+PyCharm配置GPU版本PyTorch超详细步骤”https://blog.csdn/qq_18620653/article/details/105375891?spm=1001.2014.3001.5502

本文标签： 显卡驱动关系CUDAcuDNN