如何确定PC Nvidia显卡是否支持CUDA以及cudaNN?

Nvidia显卡几乎已经垄断了当前火热的神经网络训练领域,cudaNN是NVIDIA CUDA 深度神经网络库 (cuDNN) ,而CUDA则是基于Nvidia的统一计算平台,界各地的深度学习研究人员和框架开发者都依赖 cuDNN 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。cuDNN 可加速广泛应用的深度学习框架,包括 Caffe2ChainerKerasMATLABMxNetPyTorch 和 TensorFlow。既然这么有用,那么如何确定你的PC是否支持N卡的网络加速平台引擎CUDA以及cudaNN呢?下面介绍步骤:

首先确认你是否有N卡,就拿我的破电脑为例,打开设备管理器,可以看到PC上安装了Nvidia 的MX250独显,没听说过没关系,总之你知道是很弱很弱的就得了。

打开N卡控制面板:

 帮助-》系统信息,可以看到系统上支持的是DirectX12.0版本。

 组件,3D设置栏目中,你将会看当前显卡支持的CUDA版本。

下载cuda:

访问网站https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 选择正确的版本,点击进入:

 然后选择对应的平台下载:

cuNN下载:

地址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn

 下载CUNN需要注册登录,填写一系列的表单,一顿操作完之后,即可见到CUNN下载窗口:

点击正确的版本和平台下载即可。

 安装比较简单:

 安装CUDA IDE

而CUNN则是一系列的库的集合:

头文件:

结束!


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