立志學習神經網絡的同學，為了讓它能夠跑快一點，估計英偉達的GPU是要折騰一番的．
首先看一下什么是CUDA ?
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。
它是一個標准API的並行計算平台．它允許軟件開發人員和工程師使用CUDA提供的GPU計算單元．
什么是CUDNN？
NVIDIA cuDNN是用於深度神經網絡的GPU加速庫。它強調性能、易用性和低內存開銷。NVIDIA cuDNN可以集成到更高級別的機器學習框架中，如加州大學伯克利分校的流行caffe軟件。簡單的，插入式設計可以讓開發人員專注於設計和實現神經網絡模型，而不是調整性能，同時還可以在GPU上實現高性能現代並行計算．
怎么安裝CUDA呢？
這個見我以前的博文.
怎么安裝CUDNN?
1 首先去下載：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
２ 安裝deb文件：解壓縮庫文件並把頭文件考入庫中：
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 安裝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 驗證是否成功：
cd /usr/src/cudnn_samples_v6/mnistCUDNN sudo make clean && make sudo ./mnistCUDNN
log信息：
Result of classification: 1 3 5
Test passed!
說明測試安裝成功．
參考文檔:
1 https://blog.csdn.net/qq_35239859/article/details/79827203
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