(四)PaddlePaddle支持RTX30系列显卡(3070、3080、3090)，支持CUDA11.0/11.1/11.2，cuDNN v8.0.5/v8.04

摘要：本文讨论PaddlePaddle对CUDA11.1/11.2以及RTX30系列显卡得支持情况，以及安装的技巧，避免新手跳坑。

注：【PaddlePaddle最新版本已经支持了30/40系列显卡，本文以下内容仅供参考】
2022年10月1日注释

RTX30系列显卡是Nvidia在2020年10月份发布的最新型号，很多AI库都不支持，主要原因是RTX30只支持CUDA11.1版本，而大多数AI平台对CUDA11.1都还没有支持。

一、简易安装指南
PaddlePaddle最近发布了2.0rc1版本，可以支持CUDA11.0，可以先安装尝试一下。新手一般都是将CUDA相应版本的全部文件安装在电脑上，软件很大，安装很慢，如果不是深度开发，可以用如下简单的办法：将CUDA、cuDNN下载后解压一下(.exe也可以解压)，用everything(最好用的文件搜索小工具)全盘搜索需要的文件(*.DLL)，将这些文件拷贝到Python目录或你的代码.py所在目录。
文件清单如下：

	cublas64_11.dll
	cublasLt64_11.dll
	cudnn_cnn_infer64_8.dll
	cudnn_ops_infer64_8.dll
	cudnn64_8.dll
	cusolver64_10.dll
	nvblas64_11.dll

我把这些文件打包上传到了百度网盘，包括11.0/11.1/11.2的需要的文件(11.1与11.2的文件一样)。你们就不用下载CUDA、cuDNN大包了。
同样的10.0的也可以参照这个完成。
链接：https://pan.baidu.com/s/1ms0LWzCVHLaznFWw5P6eMA
提取码：8888

二、如何适配CUDA11.1/CUDA11.2
下载CUDA11.1(或11.2)、cuDNN v8.0.5，解压一下，用everything把以上的DLL文件找到，替换11.0的文件。这样PaddlePaddle 2.0rc1就可以支持RTX30系列显卡了。
如果你是高手，也可以重新编译PaddlePaddle的源代码，以便适配CUDA11.1(或11.2)。

三、CUDA10.0/11.0的对比
CUDA10.0只需要有2个DLL，而且文件较小，在运行时占用CPU内存很小；
CUDA11.0以上需要7个以上DLL，而且文件较大，在运行收占用CPU内存非常大，运行效率较差。
建议如果你的机器安装的不是30系列显卡，还是用CUDA10.2以下比较好。