背景
開發(fā)過程中需要用到gpu時，通常在安裝配置gpu的環(huán)境過程中遇到問題；cuda toolkit和cudnn版本的對應(yīng)關(guān)系；cuda和電腦顯卡驅(qū)動的版本的對應(yīng)關(guān)系；cuda toolkit、cudnn、ncvv是什么呢？
舉個例子
安裝tensorflow2.1過程中，想要使用到電腦的顯卡來進行開發(fā)，但是發(fā)現(xiàn)默認(rèn)需要cudatoolkit=10.1，cudnn=7.6，安裝好后發(fā)現(xiàn)無法正常使用gpu來運行程序；發(fā)現(xiàn)cudatoolkit和我們電腦顯卡驅(qū)動的版本不支持。
備注：本文中介紹的內(nèi)容是基于nvidai的顯卡。
認(rèn)識一下幾個概念
gpu（顯卡）
顯卡是我們平時說的gpu，現(xiàn)在大多數(shù)的電腦使用nvidia公司生產(chǎn)的顯卡；常見的型號有g(shù)tx950m，gtx1050ti，gtx1080等
cuda driver
這個是我們常說的顯卡驅(qū)動，比如電腦顯卡型號是gtx950m，顯卡驅(qū)動的版本：445.87；
cuda
是顯卡廠商nvidia推出的運算平臺。cuda是一種由nvidia推出的通用并行計算架構(gòu)，該架構(gòu)使gpu能夠解決復(fù)雜的計算問題。cuda英文全稱是compute unified device architecture。
有人說cuda是一門編程語言，像c,c ,python 一樣，也有人說cuda是api。
官方說：cuda是一個并行計算平臺和編程模型，能夠使得使用gpu進行通用計算變得簡單和優(yōu)雅。
運行cuda應(yīng)用程序要求系統(tǒng)至少具有一個具有cuda功能的gpu和與cuda toolkit兼容的驅(qū)動程序。
cuda toolkit
cuda工具包的主要包含了cuda-c和cuda-c 編譯器、一些科學(xué)庫和實用程序庫、cuda和library api的代碼示例、和一些cuda開發(fā)工具。（通常在安裝cuda toolkit的時候會默認(rèn)安裝cuda driver；但是我們經(jīng)常只安裝cuda driver，沒有安裝cuda toolkit，因為有時不一定用到cuda toolkit；比如我們的筆記本電腦，安裝個cuda driver就可正常看視頻、辦公和玩游戲了）
詳細內(nèi)容可以到nvidia官方看看：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#major-components
nvcc
其實就是cuda的編譯器,可以從cuda toolkit的/bin目錄中獲取,類似于gcc就是c語言的編譯器。
cudnn
是用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的gpu加速庫；它強調(diào)性能、易用性和低內(nèi)存開銷?？梢约傻礁呒墑e的機器學(xué)習(xí)框架中，如谷歌的tensorflow、加州大學(xué)伯克利分校的流行caffe軟件。
cudnn是基于cuda的深度學(xué)習(xí)gpu加速庫，有了它才能在gpu上完成深度學(xué)習(xí)的計算；
cuda這個平臺一開始并沒有安裝cudnn庫，當(dāng)開發(fā)者們需要用到深度學(xué)習(xí)gpu加速時才安裝cudnn庫，工作速度相較cpu快很多
如何查看系統(tǒng)中的顯卡驅(qū)動版本？？
在linux系統(tǒng)中常用 nvidia-smi 命令查看；
在windows系統(tǒng)中通常選擇 “nvidia控制面板”或“nvidia geforce experience”查看；
這是我的筆記本電腦，剛?cè)氪髮W(xué)時買的，配置相對于現(xiàn)在比較差了；顯卡型號是gtx950m；是否好奇為什么這么老的顯卡能裝這么新的顯卡驅(qū)動，還能很好的工作運行。
cuda driver和cuda toolkit的對應(yīng)版本
每個版本的cuda toolkit 都對應(yīng)一個最低版本的cuda driver，也就是說如果我們安裝的cuda driver版本比官方推薦的還低，那么很可能會無法正常運行。
我們安裝的cuda driver即顯卡驅(qū)動版本，可以高于cuda toolkit 指定的版本，是能正常使用的。
比如：在安裝tensorflow2.1過程中，需要安裝cudatoolkit=10.1，
那么我們在windows中的顯卡驅(qū)動版本應(yīng)該大于等于418.96；在linux中的顯卡驅(qū)動版本應(yīng)該大于等于418.39。
所以電腦中的gtx950顯卡，安裝了445.87版本的顯卡驅(qū)動（445.87>=418.39），是能安裝cudatoolkit=10.1的。
cudnn和cuda toolkit的對應(yīng)版本
cudnn和cuda toolkit兩種之間的版本需要相互支持，下面圖中是部分的對應(yīng)關(guān)系：
從下圖中我們可以知道，如果目前電腦中安裝了cudatoolkit=10.1，那么cudnn的可選版本為7.6.4、7.6.3、7.6.2
比如：需要安裝tensorflow2.1（使用gpu），要求我們只能安裝cudatoolkit=10.1，那么我們就從7.6.4、7.6.3、7.6.2這三個版本中，選擇一個最新的7.6.4版本來安裝cudnn。
從下圖中我們可以知道，如果目前電腦中安裝了cudatoolkit=8.0，那么cudnn的可選版本為7.1.4、7.1.3、7.0.5、6.0、5.1
比如，tensorflow1.4（gpu版）中需要cudnn=6.0；同時又符合cudatoolkit=8.0的要求；于是就安裝cudnn=6.0啦。
具體對應(yīng)版本建議大家到官網(wǎng)查下：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
希望對你有幫助。