cuda 8.0对应啥cudnn版本

Posted 2023-04-09

ubuntu14.04 64位的cudnn6.0版本。

CUDA

(Compute Unified 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。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN

应用范围

计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA™（英伟达™）发明了CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。现在，该架构已应用于GeForce™（精视™）、ION™（翼扬™）、Quadro以及Tesla GPU（图形处理器）上，对应用程序开发人员来说，这是一个巨大的市场。

CPU与GPU并用的“协同处理”

在消费级市场上，几乎每一款重要的消费级视频应用程序都已经使用CUDA加速或很快将会利用CUDA来加速，其中不乏Elemental Technologies公司、MotionDSP公司以及LoiLo公司的产品。

GPU架构

在科研界，CUDA一直受到热捧。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。AMBER是一款分子动力学模拟程序，全世界在学术界与制药企业中有超过60,000名研究人员使用该程序来加速新药的探索工作。

在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUDA支持并取得了18倍速度提升。Numerix为近400家金融机构所广泛使用。

CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起。全球财富五百强企业现在已经安装了700多个GPU集群，这些企业涉及各个领域，例如能源领域的斯伦贝谢与雪佛龙以及银行业的法国巴黎银行。

随着微软Windows 7与苹果Snow Leopard操作系统的问世，GPU计算必将成为主流。在这些全新的操作系统中，GPU将不仅仅是图形处理器，它还将成为所有应用程序均可使用的通用并行处理器。

参考技术A NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe，ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory

而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5

然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so

回答不容易,希望能帮到您,满意请帮忙采纳一下，谢谢 !

[CUDA]CUDA编程实战一——了解CUDA及获取GPU信息

当你看到这篇博客的时候，我相信你已对CUDA有所了解，CUDA是针对于GPU的一种C/C++扩展库，使用cuda可以很方便地进行并行编程。

那么今天第一讲便是如何获取GPU的各种参数，cudaDeviceProp是cuda库中已经封装好的结构体，通过调用cudaGetDeviceProperties(&devProp, i);可以得到cuda的各个参数。

#include "device_launch_parameters.h"
#include <iostream>

int main()
{
    int deviceCount;
    cudaGetDeviceCount(&deviceCount);
    for(int i=0;i<deviceCount;i++)
    {
        cudaDeviceProp devProp;
        cudaGetDeviceProperties(&devProp, i);
        std::cout << "使用GPU device " << i << ": " << devProp.name << std::endl;
        std::cout << "设备全局内存总量： " << devProp.totalGlobalMem / 1024 / 1024 << "MB" << std::endl;
        std::cout << "SM的数量：" << devProp.multiProcessorCount << std::endl;
        std::cout << "每个线程块的共享内存大小：" << devProp.sharedMemPerBlock / 1024.0 << " KB" << std::endl;
        std::cout << "每个线程块的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerBlock << std::endl;
        std::cout << "设备上一个线程块（Block）种可用的32位寄存器数量： " << devProp.regsPerBlock << std::endl;
        std::cout << "每个EM的最大线程数：" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor << std::endl;
        std::cout << "每个EM的最大线程束数：" << devProp.maxThreadsPerMultiProcessor / 32 << std::endl;
        std::cout << "设备上多处理器的数量： " << devProp.multiProcessorCount << std::endl;
        std::cout << "======================================================" << std::endl;     
        
    }
    return 0;
}

运行结果

我们使用了4块GPU，这里只展示了第三块，包含了GPU设备的各种信息。