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文章多图，又长又水

如果想当教程看的话，请仔细并完整地阅读本文，因为笔者将过程中的一些反面教材都写下了。

对了，本文存在干货：win10，cuda8.0，pytorch0.4.0的环境配置

一、导语

最近发现自己用了5年的笔记本，拥有独立显卡


也就是说，他有GPU！！！

当然，有等于无。查了一下对这款显卡的评价，网友骂骂咧咧：


确实，我玩英雄联盟都卡的跳帧，也因此几乎不玩任何游戏（王者手游不算），严重怀疑我爸当年给我挑这款笔记本是为了让我好好学习。

二、显卡、GPU、显卡驱动、CUDA、Cudnn等

先明确一下几个概念：

  1. 显卡就是GPU，硬件，实际中干活的那个；
  2. 显卡驱动，字面意思，相当于监工，驱动着显卡来干活，没有它你不知道怎么去指示显卡搬砖，底层接口；
  3. CUDA，通用的并行计算架构，应用程序接口（API），相当于老板，他管着楼上的监工，应用层上的东西了，让用户能够轻松一点地使用GPU加速运算跑网络炼丹啥的。
  4. cudnn，这个其实没啥，主要是一些专门用于深度神经网络计算的库。

显卡有自己的型号，驱动有自己的版本，CUDA也一样有自己的版本，每一种CUDA有与之对应的cudnn的版本。让用户很烦的一点就是型号和版本之间有何对应的兼容性限制，安装时得注意，但是官方也没有给出一个什么型号的显卡应该用什么版本的CUDA、驱动的文档（可能是我没找到），大部分靠网友们博客的指导。。NVIDIA厂商应该想的是自己产的显卡越来越厉害，推出的CUDA越来越新，得让大家买新的显卡才能赚钱，所以新版本的CUDA就不支持老一点的显卡。。。

关于这方面的知识还是相当复杂的吗，详见显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？看不懂得东西还是很多

本文标签： 显卡驱动显卡CUDA

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