立志学习神经网络的同学，为了让它能够跑快一点，估计英伟达的GPU是要折腾一番的．
首先看一下什么是CUDA ?
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
它是一个标准API的并行计算平台．它允许软件开发人员和工程师使用CUDA提供的GPU计算单元．
什么是CUDNN？
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的，插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算．
怎么安装CUDA呢？
这个见我以前的博文.
怎么安装CUDNN?
1 首先去下载：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
２ 安装deb文件：解压缩库文件并把头文件考入库中：
tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
３ 安装deb文件：
sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb
4 验证是否成功：
cd /usr/src/cudnn_samples_v6/mnistCUDNN sudo make clean && make sudo ./mnistCUDNN
log信息：
Result of classification: 1 3 5
Test passed!
说明测试安装成功．
参考文档:
1 https://blog.csdn.net/qq_35239859/article/details/79827203
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