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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