GPU驱动、CUDA 、cuDNN 和CUDA Toolkit之间的关系(深度学习小白必懂)

GPU驱动、CUDA、cuDNN和CUDA Toolkit之间有着紧密的关系,它们共同构成了一个完整的GPU编程和深度学习开发环境。
在最初配置anaconda环境时一直搞不明白它们之间的关系。所以根据自己的理解,通俗详细解释它们各自的角色和相互间的关系,并且列举了一些在anaconda虚拟环境中的例子。
不对的地方希望大家指正。

目录

一、相互之间的关系

[1. GPU驱动程序](#1. GPU驱动程序)

[2. CUDA (Compute Unified Device Architecture)](#2. CUDA (Compute Unified Device Architecture))

[3. cuDNN (CUDA Deep Neural Network library)](#3. cuDNN (CUDA Deep Neural Network library))

[4. CUDA Toolkit](#4. CUDA Toolkit)

[5. 关系概述](#5. 关系概述)

[二、anaconda虚拟环境中安装pytorch时会自动安装CUDA Toolkit吗?](#二、anaconda虚拟环境中安装pytorch时会自动安装CUDA Toolkit吗?)

[三、虚拟环境与系统级别的CUDA Toolkit是否会冲突](#三、虚拟环境与系统级别的CUDA Toolkit是否会冲突)

一、相互之间的关系

1. GPU驱动程序

GPU驱动程序是硬件和操作系统之间的接口,负责管理和控制GPU的硬件资源,使操作系统和应用程序能够访问和利用GPU的功能。

安装成功后成为了操作系统中的一小块代码,它是硬件所对应的软件,有了它,计算机就可以与显卡进行通信,驱使其工作。没有驱动程序,GPU将无法被操作系统识别,也就无法使用。

2. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA是NVIDIA推出的一套软件平台和编程模型,允许开发者使用NVIDIA GPU进行通用计算,它可以显著的提高GPU的计算性能。CUDA提供了C、C++和Fortran语言的扩展,使得开发者可以直接编写针对GPU优化的代码。CUDA的核心组件包括:

  • CUDA运行时库:提供了一系列的API,用于管理GPU资源,如内存分配、启动内核函数等。
  • CUDA驱动API:底层API,用于更细粒度的GPU控制,通常由CUDA运行时库使用,但也可供高级用户直接调用。

3. cuDNN (CUDA Deep Neural Network library)

cuDNN是一个高度优化的库,专门用于加速深度神经网络训练和推理过程中的最常见运算,如卷积、池化、归一化等。cuDNN不是必需的,但它极大地提高了深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)的效率,尤其是对于大规模数据集和复杂模型。

4. CUDA Toolkit

CUDA Toolkit包含了开发CUDA应用程序所需的一切工具和库,包括但不限于:

  • nvcc:CUDA编译器,用于将CUDA代码编译成GPU可执行的格式。
  • nvprof:CUDA性能分析工具,帮助开发者优化代码。
  • cuBLAScuFFTcuSolver 等:一系列高性能的数学库,用于线性代数、傅里叶变换等计算。

5. 关系概述

  • GPU驱动是基础,确保GPU正常工作。
  • CUDA建立在GPU驱动之上,提供了GPU编程的基础设施。
  • cuDNN是基于CUDA的库,专为深度学习优化,通常与CUDA一起安装。
  • CUDA Toolkit包含了CUDA和cuDNN,以及其他工具和库,是一个完整的开发包。

二、anaconda虚拟环境中安装pytorch时会自动安装CUDA Toolkit吗?

在Anaconda虚拟环境中安装PyTorch时,如果选择带有CUDA支持的PyTorch版本,那么确实会自动安装CUDA Toolkit的一些组件。但是,这里有一些细节需要注意:

  1. PyTorch的CUDA版本 :当你在Anaconda中安装PyTorch时,需要指定与你的GPU和CUDA版本相匹配的PyTorch版本。例如,通过conda命令安装带有CUDA支持的PyTorch,命令可能如下所示:

    复制代码
    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

    这里的cudatoolkit=11.3指定了CUDA Toolkit的版本,Anaconda将会安装与之对应的PyTorch版本以及必要的CUDA Toolkit组件。

  2. CUDA Toolkit的"阉割版":Anaconda中安装的CUDA Toolkit被称为"阉割版",因为它可能并不包含完整的CUDA Toolkit的所有组件。它主要包含运行和使用PyTorch所需的最低限度的CUDA库和工具。例如,nvcc(CUDA编译器)可能就不会包含在内,这意味着你可能无法在Anaconda环境中编译CUDA C/C++代码,但PyTorch本身应该可以正常运行。

  3. 完整CUDA Toolkit的必要性 :如果需要完整的CUDA编程能力,比如编写和编译CUDA内核,那么就需要在系统级别(而不是在Anaconda环境中)单独安装完整的CUDA Toolkit。

  4. 驱动程序 :CUDA Toolkit不包含GPU驱动程序,驱动程序需要单独安装。

总之,虽然Anaconda在安装PyTorch时会包含一些CUDA Toolkit的组件,但这可能不足以满足所有CUDA编程的需求。对于深度学习应用而言,Anaconda所提供的CUDA组件通常足够使用PyTorch或其他深度学习框架,但如果需要更高级的CUDA功能,可能需要额外安装完整的CUDA Toolkit。

三、虚拟环境与系统级别的CUDA Toolkit是否会冲突

问题:如果系统 中安装了完整的CUDA Toolkit,虚拟环境 中安装带有CUDA支持的PyTorch版本时(不指定下载CUDA Toolkit)会自动安装阉割版CUDA Toolkit,那么此时,在虚拟环境中运行深度学习项目时,用的是哪一个CUDA Toolkit呢?

答案:当在系统中已经安装了完整的CUDA Toolkit,并在Anaconda虚拟环境中安装带有CUDA支持的PyTorch时,虚拟环境中的PyTorch会利用系统级别的CUDA Toolkit,而不是重新安装一个"阉割版"的CUDA Toolkit。

解释:

这是因为在安装PyTorch时,Anaconda会检测系统中是否存在兼容的CUDA版本。如果找到了合适的CUDA Toolkit,它将使用系统上的CUDA库和头文件,而不是在虚拟环境中重复安装这些组件。这意味着虚拟环境中的PyTorch和其他深度学习库将使用系统级别的CUDA Toolkit来进行GPU加速计算。

然而,需要注意的是,虚拟环境中的PyTorch版本必须与系统中CUDA Toolkit的版本相匹配。例如,如果你的系统中安装的是CUDA 11.3,那么在虚拟环境中安装的PyTorch也应该指定为支持CUDA 11.3的版本。如果不匹配,可能会导致运行时错误或性能问题。

在虚拟环境中,尽管不会重复安装一个完整的CUDA Toolkit,但会安装一些必要的运行时库和绑定,以确保PyTorch可以无缝地与系统级别的CUDA Toolkit协同工作。这通常包括一些动态链接库(DLLs在Windows上,SO文件在Linux上)和头文件,这些都足以支持PyTorch的运行。

总的来说,当你在虚拟环境中运行深度学习项目时,如果系统中已经安装了CUDA Toolkit,那么虚拟环境中的PyTorch将利用这个系统级别的CUDA Toolkit来运行,而不需要在虚拟环境中安装额外的CUDA组件。

如果指定了CUDA Toolkit下载,如

复制代码
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

此时虚拟环境中运行深度学习项目时会运行哪一个呢?

此时即使系统中已经安装了相同版本的CUDA Toolkit(在这里是CUDA 11.3),Conda通常还是会为虚拟环境下载和安装一个与PyTorch兼容的CUDA Toolkit版本。
虚拟环境中的PyTorch将优先使用虚拟环境中安装的CUDA Toolkit运行时库,以确保软件环境的纯净性和兼容性。

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