cuda90-cudnn70-1.txt

英伟达的网站下载cudnn需要登录，这不是最关键的，是有时需要fq才能上去啊，因此下载了，放到网盘共享下。win7 x64 的cuda_9.0.176和cudnn-v7.0.5及cudnn-v7.1.4， tensorflow-gpu1.5.1下 测试使用正常 ### CUDA 9.0 和 cuDNN 7.0/7.1 安装与配置指南 #### 一、CUDA 9.0 概述 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构充分利用了GPU（图形处理器）的并行计算能力。CUDA 9.0作为CUDA系列中的一个版本，在2017年发布，它支持Windows、Linux和macOS操作系统，并兼容多种编程语言如C、C++、Fortran等。 在CUDA 9.0中，NVIDIA引入了一系列新特性来提升GPU计算性能： - **支持最新的GPU架构**：Volta架构的支持，这使得CUDA 9.0能够运行在最新的GPU上。 - **内存管理改进**：包括统一内存管理（Unified Memory）的增强以及新的内存复制函数等。 - **性能优化工具**：如Nsight Visual Studio Edition和Nsight Systems等工具，可以帮助开发者更有效地分析和优化代码。 - **多GPU支持**：增强了对多GPU系统的支持，提高了在多GPU环境下的应用性能。 #### 二、cuDNN 7.0/7.1 特性介绍 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由NVIDIA提供的深度神经网络GPU加速库。它通过优化的GPU实现，为常用的深度学习操作提供了高性能的执行环境，显著提升了训练和推理的速度。 cuDNN 7.0/7.1相比早期版本的主要改进有： - **对Tensor Core的支持**：Tensor Core是Volta架构中的关键特性之一，可以极大地加速矩阵乘法等关键操作。 - **对新算法的支持**：如支持更多类型的卷积层、池化层等。 - **内存优化**：通过减少内存使用量提高效率。 - **性能改进**：包括针对不同GPU型号的优化，以及对多GPU配置的支持。 #### 三、安装与配置步骤 为了确保CUDA 9.0和cuDNN 7.0/7.1能够在Windows 7 64位系统上正常运行，需要按照以下步骤进行安装和配置： 1. **安装CUDA 9.0**： - 下载CUDA 9.0安装包（可从百度网盘下载：链接: <https://pan.baidu.com/s/1vLE71qMS1iE7RDPRV6tvFg> 提取码:ii1c），并运行安装程序。 - 在安装过程中选择“自定义”安装方式，选择需要的组件，如CUDA工具包、CUDA驱动程序等。 - 安装完成后，验证CUDA是否正确安装，可以通过运行`nvcc --version`命令查看CUDA版本信息。 2. **安装cuDNN 7.0/7.1**： - 下载对应版本的cuDNN压缩包（同上链接），解压后将`bin`、`include`、`lib`目录下的文件复制到CUDA安装目录相应的位置。 - 设置环境变量，在`Path`变量中添加CUDA的bin目录路径。 - 验证cuDNN是否安装成功，可以编写简单的测试程序使用cuDNN功能。 3. **配置开发环境**： - 对于使用Visual Studio开发的用户，需要在项目属性中设置包含目录、库目录等。 - 对于使用Python进行深度学习开发的用户，确保安装了支持CUDA 9.0和cuDNN 7.0/7.1的TensorFlow GPU版。 #### 四、常见问题及解决方案 - **错误提示：无法找到CUDA运行时库**。 - 确保已经正确安装了CUDA运行时库，并且环境变量中包含了CUDA bin目录。 - **cuDNN运行时错误**。 - 检查cuDNN版本是否与CUDA版本匹配，确认已将cuDNN文件复制到了正确的目录。 - **性能问题**。 - 使用Nsight Systems或Nsight Visual Studio Edition等工具进行性能分析，寻找瓶颈并进行优化。 通过以上步骤，可以确保在Windows 7 64位系统上成功安装并配置CUDA 9.0和cuDNN 7.0/7.1，从而为深度学习开发提供强大的计算支持。