cudnn

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

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误：这个错误通常表示cuDNN库未能正确初始化。在终端输入nvidia-smi查看GPU占用情况，如下图中的GPU 0几乎跑满，如果再使用该GPU运行其他占用内存较大的程序可能会报错。

Ubuntu系统下 Nvidia驱动 + cuda驱动 + CuDNN安装与卸载CUDA是NVIDIA发明的并行计算平台和编程模型。它通过利用GPU的强大功能，显着提高计算性能。 CUDA 的开发考虑了以下几个设计目标：

天天代码码天天

Windows版 CUDA安装目录一、说明二、安装工具下载三、CUDA安装四、cuDNN配置五、验证安装是否成功windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包

发狂的小花

CUDA环境配置在Ubuntu18🎬个人简介：一个全栈工程师的升级之路！ 📋个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程 🎀CSDN主页发狂的小花 🌄人生秘诀：学习的本质就是极致重复!

ubuntu20.04中cuda11.3和cudnn安装1、通过 blacklisting 禁用 Nouveau 驱动（1）打开终端并切换到 root 用户，编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 文件，在文件末尾添加以下内容：

Ubuntu22.04 LTS + CUDA12.3 + CUDNN8.9.7 + PyTorch2.1.1本文记录Ubuntu22.04长期支持版系统下的CUDA驱动和cuDNN神经网络加速库的安装，并安装PyTorch2.1.1来测试是否安装成功。

如何使用 GTX750 或 1050 显卡安装 CUDA11+由于兼容性问题，使得我们若想用较新版本的 PyTorch，通过 GPU 方式训练模型，也得更换较新版本得 CUDA 工具包。然而 CUDA 的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联，如果是低版本的显卡驱动程序安装 CUDA11 及以上肯定会失败。

win10安装Tensorflow(2.10-)使用最新cuda(12+),cudnn(8.9+)

多版本CUDA安装切换系统中默认的安装CUDA为12.0，现在需要在个人用户下安装CUDA11.7。解压文件cudnn目录下部分文件复制到cuda的安装目录下