Linux下运行CUDNN的技术实现（linuxcudnn）

CUDA(Compute Unified Device Architecture,简称CUDA)是由英伟达推出的用于GPU(Graphic Processing Unit,图形处理器)的并行计算的程序开发接口。它有助于减少开发时间，让硬件加速应用程序开发人员能够更加轻松地实现GPU加速。而CUDNN(CUDA Deep Neural Network)是由英伟达公司提供的深度神经网络的加速代码库，使用方便实用。

为了在Linux中使用CUDNN，我们首先要安装CUDA，并在 systemd 中启用cuda 自启动服务。具体操作：

1. 下载CUDA环境，下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2. 安装CUDA：在终端中输入 sudo sh cuda**.run –override 并运行就可以完成安装。

3. 自启动CUDA服务：系统启动的时候，会自动检测CUDA环境，去让它自启动我们可以通过systemd去实现，输入 sudo systemctl enable cuda 即可。

接下来，我们可以开始安装CUDNN，可以在官网下载需要版本的CUDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn

1. 下载CUDNN：官网上下载，在终端输入wget ，下载后运行 sudo sh cudnn**.run

2. 安装CUDNN：将CUDNN安装在CUDA根目录，输入 sudo sh cudnn**.run –override –silent

安装完成之后，我们还需要为我们的环境配置CUDNN库：

1. 配置环境变量：输入sudo vi /etc/environment 新建：

CUDNN_HOME=”/usr/local/cuda/lib64/”

LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:$CUDNN_HOME”

既添加成功，将系统变量设置生效：source /etc/environment

2. 将lib文件拷贝到/usr/local/cuda/lib64：输入 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64

4. 将include文件拷贝到/usr/local/cuda/include：输入 sudo cp include /usr/local/cuda/include

经过以上步骤，我们就可以在Linux上运行CUDNN，并实现通过GPU加速深度学习计算。CUDNN加速深度学习，解决了可移植性和通用性问题，提供简便的开发和运行环境，拟能让机器学习技术应用更加普及化。