CUDA、CUDA Toolkit、CUDNN、NVCC关系
本文旨在说明CUDA、CUDA toolkit、CUDNN、NVCC是干什么的，它们有什么用，彼此之间又有什么联系。
1.用途
| 类别 | 用途 |
|---|---|
| CUDA（Compute Unified Device Architecture） | CUDA 是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型。 它允许开发人员利用 NVIDIA GPU（图形处理单元）的并行计算能力来加速各种计算任务。 CUDA 包括一个编程模型、一套 API（应用程序接口）、工具和 GPU 驱动程序，用于支持 GPU 上的高性能并行计算。 |
| CUDA Toolkit | CUDA Toolkit 是用于开发 CUDA 应用程序的集成工具包。 它包括 CUDA 编译器（nvcc）、CUDA 库、运行时 API、性能分析工具等。 CUDA Toolkit 允许开发人员编写、编译和运行 CUDA 程序，将计算任务分配到 GPU 上执行。 |
| CUDNN（CUDA Deep Neural Network） | CUDNN 是 NVIDIA 提供的深度学习库。 它用于优化深度神经网络（DNN）的训练和推理，提供高性能的 GPU 加速实现。 CUDNN 包括了各种深度学习操作（如卷积、池化等）的高效实现，使深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）能够更快速地运行在 NVIDIA GPU 上。 |
| NVCC（NVIDIA CUDA Compiler） | NVCC 是 CUDA 编译器，是 CUDA Toolkit 的一部分。 它用于将 CUDA 源代码编译成 GPU 可执行的二进制代码。 NVCC 还支持将 CUDA 代码与 CPU 代码混合编译，以便在主机和 GPU 之间协同执行计算任务。 |
2.联系
- CUDA Toolkit 包括 NVCC 编译器，可用于编译 CUDA 程序。
- CUDNN 是一个库，可以与 CUDA Toolkit 一起使用，以优化深度学习任务。
- CUDA 编译器（NVCC）用于将 CUDA 源代码编译为可在 NVIDIA GPU 上执行的代码，通常与 CUDA Toolkit 配合使用。
这些组件协同工作，使我们能够有效地利用 NVIDIA GPU 的计算能力来加速各种计算任务，包括科学计算、深度学习、图形渲染等。