cudnn支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等,是一个专门针对Deep Learning框架设计的GPU计算加速方案。cudnn提供了一个用于同步协作线程的单一结构,欢迎体验。
cudnn使用方法
1、解压cudnn-10.1-windows10-x64.zip
cuda默认安装路径
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

2、将cuda加入系统环境,设置环境变量:
计算机上点右键,打开属性-》高级系统设置-》环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_1两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量:
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1(这是默认安装位置的路径)
CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64
在系统变量 PATH 的末尾添加:
%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH%;%CUDA_SDK_BIN_PATH%;
再添加如下4条(默认安装路径):
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64;
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\common\lib\x64;
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64;
3、验证是否配置成功,分别运行这两个程序deviceQuery.exe、bandwidthTest.exe ,cd到安装目录下的 。。.\extras\demo_suite,result=pass则安装成功
