目标检测第4步：显卡、GPU、CUDA、cuDNN的介绍及如何在Windows 10下安装cuDNN？
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一、顯卡和GPU的關(guān)系
二、CUDA是什么？
三、cuDNN是什么？
四、cuDNN的安裝過(guò)程?
1、下載cuDNN
2、安裝cuDNN
3、檢驗(yàn)CUDA是否被cuDNN影響
A、查看CUDA版本
B、運(yùn)行CUDA的測(cè)試文件
一、顯卡和GPU的關(guān)系
???????顯卡又叫“顯示卡”、“顯示適配器”，是個(gè)人計(jì)算機(jī)（Personal Computer）的組成部分之一，啟到控制顯示器正確顯示的作用，基本功能（原理）就是將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。市場(chǎng)主流的顯卡大多都是NVIDIA（英偉達(dá)）和AMD（超微半導(dǎo)體）這兩個(gè)公司設(shè)生產(chǎn)的，分別被簡(jiǎn)稱為N卡和A卡（N&A就是取自各自公司英文首字母）。
???????顯卡的結(jié)構(gòu)為：電容、顯存、顯示芯片、風(fēng)扇、各類接口等。其中顯存全稱為“顯示存儲(chǔ)器”，和計(jì)算機(jī)中的存儲(chǔ)器相似，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)顯示芯片需要處理的各種數(shù)據(jù)，其容量的大小，性能的高低，直接影響著電腦的顯示效果；顯示芯片就是深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常提到的GPU或者VPU（或被稱作圖形處理器），負(fù)責(zé)并行計(jì)算工作，工作時(shí)產(chǎn)生的熱量由風(fēng)扇負(fù)責(zé)排除；各類接口負(fù)責(zé)輸入輸出和橋接。
???????顯卡分為三個(gè)種類：集成顯卡、獨(dú)立顯卡、核芯顯卡。集成顯卡顧名思義就是集成，將顯示芯片、顯存等都集成在主板上，性能偏差。這就意味著散熱低、功耗低。獨(dú)立顯卡就是獨(dú)立出來(lái)，顯示芯片、顯存等都在一塊電路板上（顯卡），然后插在主板上，特點(diǎn)是功耗大、散熱大，性能強(qiáng)，常作為游戲卡和專業(yè)卡。核芯顯卡是將圖形核心集成在處理核心上的顯卡，構(gòu)成一個(gè)完整的處理器。這里我們因?yàn)橐M(jìn)行深度學(xué)習(xí)，所以更多關(guān)注N卡。
? ? ? ? 眾所周知，獨(dú)立顯卡中的GPU具有并行計(jì)算能力，所以常用來(lái)進(jìn)行圖像處理。經(jīng)常聽到的描述顯卡性能好壞的名詞“算力”是怎么一回事呢？先來(lái)看一下算力的單位TFLOPS，每秒鐘可以完成幾萬(wàn)億次單精度運(yùn)算。早期是以單精度（也即float）的運(yùn)算能力峰值作為（宣傳）指標(biāo)，現(xiàn)在也見過(guò)以半精度浮點(diǎn)計(jì)算能力對(duì)各大主流GPU進(jìn)行排行的，當(dāng)然也有雙精度的。除了算力以外，還有一個(gè)衡量顯卡性能的指標(biāo)，那就是帶寬，從顯存讀取數(shù)據(jù)的速度，這個(gè)指標(biāo)的大小與位寬、頻率相關(guān)。
????????所以，顯卡和GPU的關(guān)系是：GPU是顯卡上的一塊芯片，是其重要組成部分，而顯卡是包含GPU的一塊集成電路板，GPU不等于顯卡。另外性能卓越的GPU的核數(shù)一般有很多，被稱為眾核，非常適合在眾多核心中執(zhí)行相同的指令流
二、CUDA是什么？
???????CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英偉達(dá)公司開發(fā)的基于自家顯卡的、基于新的并行編程模型和指令集架構(gòu)的通用計(jì)算架構(gòu)，讓用戶通過(guò)此架構(gòu)充分利用N卡的GPU進(jìn)行復(fù)雜高效的并行計(jì)算，如進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。?
三、cuDNN是什么？
???????cuDNN是用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU加速庫(kù)，具有高性能、易使用、低內(nèi)存等特點(diǎn)，可以以插入式的方式集成到更高級(jí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)框架中，從而讓技術(shù)人員專注于設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（模型），而不是費(fèi)勁腦汁提高性能。那既然是插入式集成，cuDNN的安裝步驟是什么呢？
四、cuDNN的安裝過(guò)程?
1、下載cuDNN
???????因?yàn)橹暗牟┪摹澳繕?biāo)檢測(cè)第3步”下載的CUDA版本是11.1，那么我們就要找到與CUDA11.1版本對(duì)應(yīng)的cuDNN版本。地址為：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
2、安裝cuDNN
下載到的cuDNN文件是一個(gè)壓縮包，解壓縮之后會(huì)出現(xiàn)如下文件夾：
接下來(lái)需要將解壓出來(lái)的這三個(gè)文件夾中的文件分別拷貝到CUDA對(duì)應(yīng)的文件夾里，打開CUDA的安裝目錄：
到此為止，cuDNN已經(jīng)成功的安裝到了CUDA的內(nèi)部。因?yàn)槲覀儼惭b了cuDNN，所以有必要按照上一篇博文中提到的檢驗(yàn)方法，再次對(duì)CUDA進(jìn)行檢驗(yàn)。
3、檢驗(yàn)CUDA是否被cuDNN影響
A、查看CUDA版本
win+R，輸入cmd。在里面輸入“nvcc -V”或者“nvcc --version”，如果出現(xiàn)以下截圖即可證明CUDA安裝成功：
B、運(yùn)行CUDA的測(cè)試文件
打開CUDA的安裝目錄，找到如下截圖的兩個(gè)文件：
?
?以上兩張截圖末尾的Result均為pass狀態(tài)，所以，我們剛才安裝的cuDNN不會(huì)對(duì)原有的CUDA造成影響。
總結(jié)：顯卡、GPU、CUDA、cuDNN的使用是一個(gè)需求逐漸提升的過(guò)程。小時(shí)候，喜歡玩大型網(wǎng)絡(luò)游戲，原有的集成顯卡無(wú)法滿足游戲要求，那么就得要求有好的顯卡，并且要有適配的顯卡驅(qū)動(dòng)。大了之后，學(xué)習(xí)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)，需要使用GPU進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算及推理，這樣的情況下我們知道了GPU。隨著學(xué)習(xí)的深入，原來(lái)GPU的簡(jiǎn)單操作無(wú)法滿足我們對(duì)于深度學(xué)習(xí)中的網(wǎng)絡(luò)性能時(shí)，CUDA出現(xiàn)在我們的面前。最后我們開始進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)了，CUDA對(duì)GPU的加持也無(wú)法滿足我們的需求了，我們引入了注重性能的cuDNN。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的目标检测第4步：显卡、GPU、CUDA、cuDNN的介绍及如何在Windows 10下安装cuDNN？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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