全球的深度学习研究人员和框架开发者都依赖 cuDNN 来实现高性能 GPU 加速。 借助 cuDNN，研究人员和开发者可以专注于训练神经网络及开发软件应用，而不必花时间进行低层级的 GPU 性能调整。 如需获取经 NVIDIA 优化且已在框架中集成 cudnn cuDNN 的深度学习框架容器，请访问 NVIDIA cudnn GPU CLOUD 了解详情并开始使用。 NVIDIA CUDA®深度神经网络库（cuDNN）是一个用于深度神经网络的GPU原始加速库。 CuDNN 为标准例程（如前向和反后卷积、池化、归一化和激活层）提供了高度调整的实现。 世界各地的深度学习研究人员和框架开发人员依靠 cudnn cuDNN 获得高性能 GPU 加速。
它允许他们专注于培训神经网络和开发软件应用程序，而不是花时间在低级别的GPU性能调整上。 CuDNN加速广泛使用的深度学习框架，包括Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MxNet、PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow等。 Cudnn安装步骤： 1、从官网上下载cudnn的安装包。 2、将安装包解压,将此安装包放在home路径下即可，并在当前路径下进行解压,解压后的文件夹名为cuda。
cudnn: cuDNN 加速框架
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- 正确的做法是把lib64的路径添加到环境变量。
- 将解压出来的lib64和include中所有的内容都拷贝到/usr/local/cuda的lib64和include中 不行。
- CuDNN加速广泛使用的深度学习框架，包括Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MxNet、PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow等。
- 天地良心啊，引入路径都对，文件都对，控制台不报错。
从官网下载cudnnNVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer 第一次下要注册一下 cudnn . CuDNN 8.3 现以六个较小的库的形式提供，能够更精细地集成到应用中。 开发者可以下载 cuDNN，也可从 NGC 上的框架容器中将其提取出来。
cudnn: 下载 CUDA
NVIDIA CUDA® 深度神经网络库 是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层）。 您需要成为 NVIDIA 开发者计划会员，才能查看所请求的文件或页面。 请登录或加入计划，访问此材料。 cudnn 详细了解 NVIDIA 开发者计划会员的优势。 cudnn 写css就好好写全冒号，写stylus就好好忽略冒号分号括号。 害得我帮个小白排查来排查去愣是想不出问题。
天地良心啊，引入路径都对，文件都对，控制台不报错。 谁能想到是8个冒号的问题啊。 在 21.02 NGC 容器上比较使用 cuDNN 7.6.5 的单个 DGX-1V 服务器与使用 cuDNN 8.1.1 的 DGX-A100 的吞吐量。
cudnn: Windows 安装 CUDA/cuDNN
CuDNN 8.3 针对 A100 GPU 进行了优化，可提供高达 V100 GPU 5 倍的开箱即用性能，并且包含适用于对话式 AI 和计算机视觉等应用的新优化和 API。 它已经过重新设计，可实现易用性和应用集成，同时还能为开发者提供更高的灵活性。 网上搜到了一些安装cudnn的步骤，都是这样的： 1. 将解压出来的lib64和include中所有的内容都拷贝到/usr/local/cuda的lib64和include中 不行。 看了一下解压出来的内容，lib64里面包含了两个软链接，直接cp过去软链接会失效。 正确的做法是把lib64的路径添加到环境变量。
