cudnn

小米的修行之路

NVIDI核心板cuda, cudnn,tensorrt安装方法1.jetson系列各种型号简介：2.nvidia jetson模块载板：3.cuda, cudnn,tensorrt二次开发包安装：

AI大模型学徒

5090NVIDIA、CUDAToolkit、cuDNN、Miniconda、PyTorch安装经查询从官网下载 RTX5090驱动报错没权限后显示🔹 建议（AI / GPU 开发场景）你做智能体开发、Docker + GPU、PyTorch / CUDA → 推荐用 .run 文件安装最新驱动（580 系）

CUDA与cuDNN：深度学习加速库CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 的通用并行计算平台，而 **cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）**则是在 CUDA 平台之上构建的、专门针对深度学习应用的高性能原语库。

李昊哲小课

wsl ubuntu24.04 cuda13 cudnn9 pytorch 显卡加速在WSLUbuntu中部署Python3.12、CUDAToolkit和cuDNN的官方下载页面及步骤如下：

【DNN】基础环境搭建实现CUDA，CUDNN与TensorRT各个版本之间的依赖关系尤为重要，但是在不同的工作环境下可能需要使用不同的版本匹配。本文主要通过软连接的方式实现各个版本之间的自由搭配。

在ubuntu服务器下安装cuda和cudnn（笔记）目录0 引言1 相关环境查询2 安装cuda2.1 下载并安装2.2 安装选项配置2.3 验证安装3 安装cudnn

闻道且行之

Windows|CUDA和cuDNN下载和安装，默认安装在C盘和不安装在C盘的两种方法本篇文章将详细介绍在Windows操作系统中配置CUDA和cuDNN的步骤。通过本教程，您将能够轻松完成CUDA和cuDNN的安装、环境变量配置以及与深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）兼容性测试，从而为您的深度学习项目提供强大的硬件支持。无论您是深度学习的初学者，还是有一定经验的开发者，本篇文章都将帮助您快速搭建起高效的GPU加速开发环境。

【CUDA&cuDNN安装】深度学习基础环境搭建目录前言一、检查CUDA 版本必须与电脑的显卡型号匹配1.1 确定你的显卡型号1.1.1【可能遇到错误】

蛔虫在他乡

tensorflow，cuda，cudnn，pycharm安装踩坑过程记录其实已经进入后半程了，那就是cuda安装卸载出现的版本过多冲突的问题，记录一下（毕竟总能配好环境的对吧？）参考参考这里查看显卡类型，是因为我在看别人说nvidia显卡保留三个东西，剩下的全部删除，我发现我保留的那三个只有一个，也就需要重新下载一下nvidia显卡了然后这里我们可以看到CUDA推荐下载版本是12.7呵呵呵呵呵这个官网都没更新到12.7的对应版本，我当时就是傻乎乎的跟这个推荐下载了12.6，导致后面的一系列问题，之前在笔记本上（无GPU的时候用tensorflow2.9.0还是比较稳

CUDNN详解cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA为深度神经网络开发的GPU加速库。它提供了高效实现深度学习算法所需的基本构建块，如卷积、池化、激活函数等。cuDNN通过优化这些操作，显著提高了深度学习模型的训练和推理速度，是深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）在GPU上高效运行的关键组件。

windows11（或centos7）安装nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN本文是我瞎搞时写的问题汇总及参考文献，记录了一些问题解决的进度及对问题的思考。首先，需要确保你的设备安装了最新的显卡驱动。

cudnn版本gpu架构nvcc --help 可以看 --gpu-architecture 写到的支持的架构NVIDIA 的 GPU 架构是按代次发布的，以下是这些架构的对应说明：

因为风的缘故~

Ubuntu22.04安装cuda12.1+cudnn8.9.2+TensorRT8.6.1+pytorch2.3.0+opencv_cuda4.9+onnxruntime-gpu1.18说来话长，我想配一个一劳永逸的环境，方便以后复用。省的以后反复查教程重新装了这块内容来自：https://docs.infini-ai.com/posts/install-cuda-on-devmachine.html

Windows11安装CUDA、cuDNN、PyTorch详解目录CUDA查看CUDA下载CUDA安装cuDNN安装PyTorch安装复现环境：首先我们需要看一下操作系统是否支持GPU。打开任务管理器，点击性能，如图：

CUDNN下载&配置目录简介下载配置cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA开发的一个深度学习GPU加速库，旨在提供高效、标准化的原语（基本操作）来加速深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）在NVIDIA GPU上的运算。主要性能体现在以下四点：

RTX4060+ubuntu22.04+cuda11.8.0+cuDNN8.6.0 & 如何根据显卡型号和系统配置cuda和cuDNN所需的安装环境我安装的是 nvidia-drivers 550版本，上面所有都支持。所以drivers版本不变。该驱动的安装方法：RTX4060安装nvidia显卡驱动

Windows 环境搭建 CUDA 和 cuDNN 详细教程CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA GPU进行通用计算（即GPGPU），从而加速各种计算密集型任务。CUDA提供了一套基于C/C++的编程语言扩展，使得开发者能够编写在GPU上运行的代码，利用GPU的并行处理能力来提升程序性能。

程序员小川

Ubuntu22.04安装paddle使用命令lsb_release -a查看系统版本查看系统支持的cuda版本，使用命令nvidia-smi，最高支持的cuda版本是12.4

ubuntu 20.04系统安装pytorch安装cuda之前，首先应该安装gcc，安装cuda需要用到gcc，否则报错。可以先使用下方指令在终端查看是否已经安装gcc。

NullPointerExpection

win10安装wsl2(ubuntu20.04)并安装 TensorRT-8.6.1.6、cuda_11.6、cudnn参考博客： 1. CUDA】如何在 windows 上安装 Ollama 3 + open webui （docker + WSL 2 + ubuntu + nvidia-container）：https://blog.csdn.net/smileyan9/article/details/140391667 2. 在 Windows 10 上安装 WSL 2：https://download.csdn.net/blog/column/10991260/137783175 3. Microsoft Sto