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CUDA(Compute Unified Device Architecture,簡稱CUDA)是由英偉達(dá)推出的用于GPU(Graphic Processing Unit,圖形處理器)的并行計(jì)算的程序開發(fā)接口。它有助于減少開發(fā)時間，讓硬件加速應(yīng)用程序開發(fā)人員能夠更加輕松地實(shí)現(xiàn)GPU加速。而CUDNN(CUDA Deep Neural Network)是由英偉達(dá)公司提供的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速代碼庫，使用方便實(shí)用。
為了在linux中使用CUDNN，我們首先要安裝CUDA，并在 systemd 中啟用cuda 自啟動服務(wù)。具體操作：
1. 下載CUDA環(huán)境，下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
2. 安裝CUDA：在終端中輸入 sudo sh cuda**.run –override 并運(yùn)行就可以完成安裝。
3. 自啟動CUDA服務(wù)：系統(tǒng)啟動的時候，會自動檢測CUDA環(huán)境，去讓它自啟動我們可以通過systemd去實(shí)現(xiàn)，輸入 sudo systemctl enable cuda 即可。
接下來，我們可以開始安裝CUDNN，可以在官網(wǎng)下載需要版本的CUDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn
1. 下載CUDNN：官網(wǎng)上下載，在終端輸入wget ，下載后運(yùn)行 sudo sh cudnn**.run
2. 安裝CUDNN：將CUDNN安裝在CUDA根目錄，輸入 sudo sh cudnn**.run –override –silent
安裝完成之后，我們還需要為我們的環(huán)境配置CUDNN庫：
1. 配置環(huán)境變量：輸入sudo vi /etc/environment 新建：
CUDNN_HOME=”/usr/local/cuda/lib64/”
LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:$CUDNN_HOME”
既添加成功，將系統(tǒng)變量設(shè)置生效：source /etc/environment
2. 將lib文件拷貝到/usr/local/cuda/lib64：輸入 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64
4. 將include文件拷貝到/usr/local/cuda/include：輸入 sudo cp include /usr/local/cuda/include
經(jīng)過以上步驟，我們就可以在Linux上運(yùn)行CUDNN，并實(shí)現(xiàn)通過GPU加速深度學(xué)習(xí)計(jì)算。CUDNN加速深度學(xué)習(xí)，解決了可移植性和通用性問題，提供簡便的開發(fā)和運(yùn)行環(huán)境，擬能讓機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用更加普及化。
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當(dāng)前名稱：Linux下運(yùn)行CUDNN的技術(shù)實(shí)現(xiàn)（linuxcudnn）
瀏覽地址：http://m.5511xx.com/article/cdsihgi.html
