一文搞懂CUDA問題，警告：買不起顯卡的勿進

你們好，我是小智，由於疫情緣由致使晶圓缺貨，加上挖礦，全球芯源水漲船高。

小智我是買不起顯卡的，此次是基於一位客戶的問題。這位客戶主要是用來作三維物體的識別，好比箱子識別的，這個仍是頗有意思的，過段時間研究一下，再給你們分享。

以前給你們分享過在閒魚80塊錢幫別人搞定ROS問題的文章，最後ROS問題變成了CUDA的環境問題。

有興趣能夠戳：技術變現！！價值80元的閒魚技術支持都幹了啥？ #掘金文章# juejin.cn/post/698132…

後來在閒魚上查了查，這一類的服務還真的很多，有市場那說明必定有需求。

因此必定有不少人遇到這個問題，今天小智就來說一講torch、cudnn、cuda與咱們顯卡之間的關係，保證之後你們遇到這一類問題不再用花錢找人搞。

首先小智告訴你們一個關於計算機的祕密——全部的操做，最終都會變成處理器的算術和邏輯計算。

原理介紹

當咱們使用torch進行卷積等運算的時候，最終都會變成在處理器上的算術邏輯計算，那問題就來了，究竟是怎麼變成的呢?

實際上是這樣一條鏈路

這裏面有五個角色：

物理顯卡：真正的計算單元，是你須要花錢買的

顯卡驅動：與顯卡配套的驅動程序（全部的硬件都是須要軟件驅動的）

CUDA：CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺，它負責調用顯卡驅動完成計算

CUDNN：這是一個插件，沒有也能夠用，但有了它速度會快不少

torch：這個你們確定很熟悉的框架了，就不介紹了

角色太多，相互之間又是依賴關係，版本又強相關，這就是你們總是裝很差的緣由，因此最重要的是搞清楚版本對應關係，一切也就理清楚了。

第一條線：物理顯卡與顯卡驅動

先使用lshw 查看一下你的顯卡型號（看帶display的便可），而後到這個網站選一下顯卡型號便可:官方 GeForce 驅動程序 | NVIDIA

第二條線：顯卡驅動與CUDA對應關係

你們安裝完驅動，在linux終端下可使用nvidia-smi查看驅動的版本號

而後根據版本號對照表咱們能夠找到大於367.51的CUDA版本有哪些。

查表可知，咱們能夠安裝CUDA8.0以上的CUDA。

第三條線 Torch與CUDA版本對應

這個圖網上摘抄的，順便說明了與python和torchvision的版本關係，你們只要肯定好torch版本，其餘的均可以肯定了。

第四條線 CUDNN與CUDA

之因此把這條線放到最後，是由於即便不使用cudnn也能夠進行正常的跑代碼了。

那如何匹配CUDA的版本呢？

參考地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

這裏的cudann最後都有一個for CUDA的版本號，你們根據版本號找對應的下載就行，下載好以後解壓複製到cuda的文件下，就能夠完成安裝了，是否是很方便

最後給你們附上幾個連接：

cudnn下載：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

pytorch官網：Previous PyTorch Versions | PyTorch

顯卡驅動下載：官方 GeForce 驅動程序 | NVIDIA

cudnn的安裝與卸載：CUDA與cuDNN - 簡書 (jianshu.com)

下期分享一下怎麼用顯卡跑gazebo仿真，體驗絲滑的趕腳~

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