快速入门CUDA和cuDNN，打造深度学习开发利器！

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2023-06-20 19:55:23

CUDA和cuDNN安装指南：开启深度学习之旅

准备踏上深度学习的征途了吗？掌握CUDA和cuDNN是至关重要的。本指南将带你一步一步地在Windows 10或11系统上安装它们，为你的深度学习冒险做好准备。

1. 准备就绪

首先，检查你的系统是否符合最低要求：

显卡： NVIDIA显卡，支持CUDA计算能力3.5或更高
开发环境： Microsoft Visual Studio 2019或2022
内存： 至少16GB
存储空间： 至少200GB可用

2. 安装CUDA

从NVIDIA官网下载与你的显卡兼容的CUDA Toolkit。双击安装程序，按照提示完成安装。

3. 下载cuDNN

前往NVIDIA官网下载与你的CUDA版本兼容的cuDNN。

4. 安装cuDNN

解压cuDNN压缩包，将包含的文件复制到CUDA安装目录中的"bin"和"include"文件夹中。

5. 配置环境变量

在系统环境变量中添加以下内容：

CUDA_HOME： 指向CUDA安装目录
CUDA_BIN_PATH： 指向CUDA安装目录中的"bin"文件夹
CUDA_INCLUDE_PATH： 指向CUDA安装目录中的"include"文件夹
LIBRARY_PATH： 指向CUDA安装目录中的"lib"文件夹

6. 验证安装

在命令提示符中输入以下命令：

nvcc -V：验证CUDA版本
cuDNN 版本号：验证cuDNN版本

输出正确的版本信息表明安装成功。

7. 测试CUDA和cuDNN

创建一个简单的CUDA程序，并使用NVIDIA Visual Profiler对其进行分析。以下是示例代码：

#include <stdio.h>
#include <cuda.h>

int main() {
  // 初始化数组
  float a[1024], b[1024], c[1024];
  for (int i = 0; i < 1024; i++) {
    a[i] = 1.0f;
    b[i] = 2.0f;
  }

  // 复制数组到设备内存
  float *d_a, *d_b, *d_c;
  cudaMalloc(&d_a, 1024 * sizeof(float));
  cudaMalloc(&d_b, 1024 * sizeof(float));
  cudaMalloc(&d_c, 1024 * sizeof(float));
  cudaMemcpy(d_a, a, 1024 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
  cudaMemcpy(d_b, b, 1024 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

  // 在设备上进行计算
  // ...

  // 复制结果回主机内存
  cudaMemcpy(c, d_c, 1024 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

  // 释放设备内存
  cudaFree(d_a);
  cudaFree(d_b);
  cudaFree(d_c);

  // 打印结果
  for (int i = 0; i < 1024; i++) {
    printf("%f\n", c[i]);
  }

  return 0;
}