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 Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MxNet、PyTorch 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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