最近项目上遇到GPU驱动安装的问题，梳理一下相关的概念。
GPU
GPU英文全称Graphic Processing Unit算法英语，中文翻译为“图形处理器”，显卡就是我们平时说的GPU算法英语，现在大多数的电脑使用NVIDIA公司生产的显卡。
CUDA
是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA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英文全称是Compute Unified Device Architecture。有人说CUDA是一门编程语言，像C,C++,python 一样，也有人说CUDA是API。
官方说：CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。
运行CUDA应用程序要求系统至少具有一个具有CUDA功能的GPU和与CUDA Toolkit兼容的驱动程序。
CUDA包含三部分，CUDA toolkit、CUDA driver和NVIDIA GPU driver。
The CUDA software environment consists of three parts:
• CUDA Toolkit (libraries, CUDA runtime and developer tools) - User-mode SDK used to build CUDA applications
• CUDA driver - User-mode driver component used to run CUDA applications (such as libcuda.so on Linux systems)
• NVIDIA GPU device driver - Kernel-mode driver component for NVIDIA GPUs.
在linux系统中，CUDA driver和NVIDIA GPU device driver是统一在NVIDIA driver下的
CUDA Driver 和 NVIDIA Driver的区别
CUDA本身包含CUDA Driver和GPU kernel-mode Driver，而这两者在Linux系统中是统一在NVIDIA Driver中的。因此在安装好NVIDIA Driver好以后，只需要安装CUDA toolkit就可以保证CUDA相关的程序运行。
CUDA Toolkit
CUDA工具包的主要包含了CUDA-C和CUDA-C++编译器、一些科学库和实用程序库、CUDA和library API的代码示例、和一些CUDA开发工具。（通常在安装CUDA Toolkit的时候会默认安装CUDA Driver；但是我们经常只安装CUDA Driver，没有安装CUDA Toolkit，因为有时不一定用到CUDA Toolkit；比如我们的笔记本电脑，安装个CUDA Driver就可正常看视频、办公和玩游戏了）
详细内容可以到NVIDIA官方看看：#major-components
toolkit和drive的兼容性清单。
NVCC
其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,类似于gcc就是c语言的编译器。
CUDNN
是用于深度神经网络的GPU加速库；它强调性能、易用性和低内存开销。可以集成到高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。
CUDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算；
CUDA这个平台一开始并没有安装CUDNN库，当开发者们需要用到深度学习GPU加速时才安装CUDNN库，工作速度相较CPU快很多；
CUDA Toolkit下载
同时可以查看归档的响应版本
NVIDIA Driver Downloads
可以根据操作系统、cuda toolkit的版本下载对应的驱动版本。
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