CUDNN，全称为CUDA深度神经网络库（CUDA Deep Neural Network），是由NVIDIA公司推出的用于加速深度学习计算的库。这个库专为基于GPU（图形处理器单元）的高性能计算而设计，极大地提升了深度学习模型的训练和推理速度。在本案例中，我们关注的是CUDNN的7.6.3版本，适用于CUDA 9.0环境，这是一个针对Windows 10 64位操作系统的版本。
CUDNN的核心功能在于优化了深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、Caffe等对GPU的使用。它提供了基本的运算符，如卷积、池化、激活函数和归一化，这些是构建深度学习模型的基础。CUDNN通过高度优化的内核实现了这些操作，使得在GPU上执行时速度远超CPU。
CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来解决计算密集型问题。CUDA 9.0是CUDA的一个特定版本，包含了对GPU计算的API和工具，使得开发者可以编写利用GPU进行计算的程序。CUDNN与CUDA紧密集成，确保了两者之间的兼容性和协同工作。
对于深度学习开发者来说，选择与CUDA版本匹配的CUDNN版本至关重要。不兼容的版本可能导致编译错误或运行时性能下降。因此，如果你正在使用CUDA 9.0，那么CUDNN 7.6.3是你的理想选择，因为它是为这一特定CUDA版本设计的。
CUDNN 7.6.3版本引入了一些关键改进和优化，包括：
1. **性能提升**：与之前的版本相比，CUDNN 7.6.3在各种深度学习任务上的运行速度都有所提高，尤其是在大型神经网络模型中。
2. **新功能支持**：可能包含对当时最新深度学习技术的支持，如新的卷积类型或激活函数。
3. **稳定性增强**：修复了已知的bug，提高了软件的稳定性和可靠性。
4. **更好的硬件支持**：CUDNN 7.6.3可能优化了对当时NVIDIA新GPU架构的支持，提供更高效的计算性能。
在压缩包中的“cuda”文件夹中，你可以找到CUDNN库的头文件、库文件和示例代码。头文件（.h）包含了CUDNN API的定义，供开发人员在自己的代码中调用。库文件（.lib和.dll）是实际实现CUDNN功能的二进制文件，它们需要链接到你的深度学习项目中。示例代码可以帮助你理解和使用CUDNN的基本功能。
安装CUDNN 7.6.3通常涉及以下几个步骤：
1. 解压下载的zip文件。
2. 将头文件复制到CUDA SDK的include目录下。
3. 将库文件复制到CUDA SDK的lib和bin目录下。
4. 更新系统路径，确保能够找到CUDNN的动态链接库文件。
5. 配置你的深度学习框架或项目，指定CUDNN的路径。
CUDNN 7.6.3是为CUDA 9.0设计的，为深度学习开发者提供了高性能的GPU加速计算能力。正确安装和使用CUDNN能够显著提升你的深度学习项目效率，特别是在处理大规模数据和复杂模型时。
