【超详细】跑通YOLOv8之深度学习环境配置2

环境配置2下载安装内容如下：

CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
版本：CUDA11.3+ cudnn=8.9.7

CUDA安装

简介

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。CUDA包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员可以使用C语言（以及从CUDA 3.0开始支持的C++和FORTRAN）来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。

CUDA的主要特点包括高性能、通用性和易用性。它充分利用GPU的并行计算能力，显著提高计算性能，同时提供了一套完整的开发工具和API，使开发人员可以轻松构建CUDA应用程序。

CUDA的应用领域非常广泛，包括科学计算、工程设计、图像和视频处理、人工智能和数据分析等。在科学计算方面，CUDA被广泛应用于物理模拟、分子动力学、气候建模、金融分析等需要大量数值计算的科学领域，利用GPU的并行性大幅缩短计算时间。在图像和视频处理方面，CUDA可以用于加速图像编辑、视频编辑、图像识别等任务。在人工智能领域，CUDA可以用于加速机器学习、深度学习等算法的训练和推理过程。

CUDA的发展历程可以追溯到2006年，当时NVIDIA首次推出了CUDA技术。随着技术的不断发展，NVIDIA陆续推出了多个CUDA版本，增加了新的功能和优化，使CUDA的性能和应用范围得到了不断提升。

总的来说，CUDA是一种强大的并行计算平台和编程模型，它通过利用GPU的并行计算能力，为各种计算密集型应用提供了高效的解决方案。
下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

安装步骤

（1）win+R输入如下命令nvidia-smi。【第一，确定有无如下界面若无，则跳过该文章，没英伟达显卡装不了！第二，确定CUDA最高支持版本是多少，如下12.0，表示最高可装12.0版本CUDA】
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（2）下载合适版本的CUDA，这里选择11.3版本【低于12.0】
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（3）勾选如下，下载
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（4）直接点击OK
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（5）选择自定义，点击下一步
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（6）组件全选，点击下一步
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（7）默认安装位置C盘，点击下一步
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（8）安装完，点击下一步
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（9）点击下一步
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（10）安装完，点击关闭
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（11）win+R终端输入nvcc -V，显示如下界面，表示安装成功！
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cudnn安装

简介

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由NVIDIA公司开发的一个深度学习GPU加速库。这个库旨在提供高效、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。

cuDNN的功能主要包括以下几个方面：

为深度学习设计：cuDNN提供了一系列针对深度学习任务的函数，如卷积操作、池化操作、激活函数和归一化等，这些函数都经过了高度优化，能够充分利用GPU的并行计算能力。
性能优化：cuDNN经过精心设计和优化，可以在NVIDIA的GPU硬件上实现最佳性能。它利用NVIDIA GPU的并行处理能力，大大加速了神经网络的训练和推断过程。
灵活性：cuDNN支持可定制的数据布局，支持灵活的维度排序、跨步以及用作其所有例程的输入和输出的4D张量的子区域。这种灵活性允许轻松集成到任何神经网络实现中，并避免了基于GEMM的卷积有时需要的输入/输出转置步骤。
易用性：cuDNN提供了一个基于上下文的API，可以轻松实现多线程和（可选）与NVIDIA CUDA流的互操作性。此外，它还支持异步执行和动态内存分配，最大限度地利用GPU资源，并减少了CPU与GPU之间的数据传输开销。
cuDNN在多个深度学习应用领域中发挥着重要作用，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、视频分析、图像识别等。例如，在自然语言处理中，cuDNN可以帮助实现词嵌入、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等任务中的关键计算操作；在计算机视觉中，cuDNN支持各种计算机视觉算法中的关键计算操作，如卷积、激活函数、池化等。

总之，cuDNN是一个功能强大、易于使用的深度学习GPU加速库，它可以帮助开发者在NVIDIA GPU上实现高效的深度学习计算。

下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

安装步骤

（1）进行下载链接，选择对应版本【版本一定要对应CUDA版本】
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（2）下载后解压
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（3）进入如下对应路径位置，全复制/剪切
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（4）全粘贴到如下路径位置
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（5）直接全部替换，安装成功！
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