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今天突然发现配置的环境有些问题，意识到对于cuda，cuDNN，NVIDIA Driver version，cudatoolkit的关系理解不够透彻，特记录一下
【注】：本文的前提在于要有Nvidia的独显GPU，本文的图片一部分来自我之前在windows下配置的博客配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版，另一部分为ubuntu下配置截取的

NVIDIA Driver version（NVIDIA驱动程序）

• NVIDIA驱动程序（NVIDIA Driver）是安装在计算机上的软件，用于管理NVIDIA GPU的运行和功能。它是连接操作系统与GPU之间的桥梁，负责驱动GPU的操作，并提供对GPU硬件的访问接口。
• windows下查看NVIDIA Driver version版本方法为：桌面 --》 鼠标右键 --》NVIDIA控制面板–》系统信息–》组件 --》NVCUDA64.DLL 在产品名称栏
  
  
• **Ubuntu下查看NVIDIA Driver version版本方法为：应用菜单栏–》软件和更新–》附加驱动 525即是我的驱动版本 **
  
• ubuntu安装nvidia driver显卡驱动可查看这里3分钟安装ubuntu20.04显卡驱动
• nvidia-smi用于查询和监控NVIDIA GPU的状态和信息。它可以显示诸如GPU型号、驱动程序版本、GPU使用率、温度、显存使用情况等信息。
• 使用命令nvidia-smi也可查看driver版本，525.125.06我安装的具体版本
• 使用命令nvidia-smi看到的CUDA Version，是指该NVIDIA驱动程序所支持的最高CUDA版本，下图显示的即为支持的最高CUDA版本为12.0
  
• CUDA提供了两种API，分别是运行时API（CUDA Runtime API）和驱动API（Driver API）
• 驱动API（Driver API）的版本对应nvidia-smi显示的CUDA Driver结果（该NVIDIA驱动程序所支持的最高CUDA版本）
• 运行时API（CUDA Runtime API）对应于nvcc -V显示的结果
• 一般情况下，nvcc -V显示的版本号是小于等于nvidia-smi所显示的cuda版本，这就是二者显示版本不一致的原因所在

CUDA

• CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高性能的计算操作。
• CUDA为开发者提供了一套扩展的C/C++编程语言，使得他们能够在GPU上实现并行计算，从而显著加速科学计算和图形渲染等任务。
• 通常情况下，当提到CUDA时，指的是CUDA Runtime版本。CUDA Runtime是一组库和工具，用于在应用程序中进行并行计算，提供了一系列API和函数，用于在NVIDIA GPU上执行并行计算任务。
• CUDA Runtime的版本通过nvcc -V查询
• 选择安装的CUDA Runtime版本取决于显卡GPU的算力和NVIDIA Driver version显卡驱动版本
• 显卡算力与CUDA Runtime的对应关系 请查看这里，先搜索显卡型号查找算力，再根据算力选择CUDA Runtime

• 查看自身显卡的算力，在此网站中搜索显卡型号，可以看到我显卡对应的算力是7.5

• 该网站的后面有CUDA版本和算力的对应关系，查看显卡算力支持的CUDA版本

• 算力7.5支持的CUDA版本有10.0-10.2，11.0，11.1-11.4，11.5–11.7.1，11.8，12.0
• CUDA Runtime版本与NVIDIA Driver version显卡驱动版本的关系，请查看这里
  
• ubuntu下安装的cuda，一般在/usr/local下的cuda路径下
• cuda官网下载地址CUDA Toolkit Archive

cuDNN

• cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由NVIDIA提供的一个用于深度学习的GPU加速库。它包含了一系列针对深度神经网络的优化算法和函数，能够大幅提升深度学习模型的训练和推理速度
• cuDNN已经被集成在Pytorch中，无需单独安装，但是如果需要从源码编译就还是需要安装cuDNN，具体链接如下
• cuDNN官网下载链接
  

写这篇文章的起因就是突然发现自己没有安装cuda，cudnn，在安装了pytorch gpu版之后也可以使用gpu运行代码
https://discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-torch-uses-cudnn/21933/3
这篇帖子解释了原因，但我个人觉得cuda runtime还是要安装的

cudatoolkit

• CUDA Toolkit是用于开发和优化CUDA应用程序的软件开发工具包。它包含了一系列的工具、库和文档，以及与硬件驱动程序和其他库（如cuDNN、cuBLAS等）兼容的开发环境
• 在安装pytorch的时候，通常后面都会跟着安装 cudatoolkit

• CUDA Toolkit提供了必要的工具和库，使PyTorch能够与GPU进行交互，并在GPU上执行计算任务
• CUDA Toolkit使PyTorch能够利用GPU的并行计算能力，加速模型的训练和推理过程，从而提高效率和性能

深度学习环境配置顺序

1. **安装显卡驱动NVIDIA Driver **
2. 根据显卡算力和NVIDIA Driver version显卡驱动版本选择适合的CUDA runtime版本
3. 安装CUDA runtime，cuDNN可跳过不进行安装
4. 安装anaconda
5. 创建虚拟环境
6. 安装pytorch/tensorflow等深度学习框架