CUDA, CUDA Toolkit, CUDNN, NVCC-Beziehung
Ziel dieses Artikels ist es, zu erklären, was CUDA, CUDA Toolkit, CUDNN und NVCC tun, wofür sie verwendet werden und wie sie miteinander zusammenhängen.
1.Verwenden
| Kategorie | verwenden |
|---|---|
| CUDA (Compute Unified Device Architecture) | CUDA ist eine von NVIDIA entwickelte Parallel-Computing-Plattform und ein Programmiermodell . Es ermöglicht Entwicklern, die parallele Rechenleistung von NVIDIA-GPUs (Grafikprozessoren) zu nutzen, um eine Vielzahl von Rechenaufgaben zu beschleunigen . CUDA umfasst ein Programmiermodell, eine Reihe von APIs (Anwendungsprogrammierschnittstellen), Tools und GPU-Treiber zur Unterstützung von Hochleistungs-Parallelrechnen auf GPUs. |
| CUDA-Toolkit | CUDA Toolkit ist ein integriertes Toolkit zur Entwicklung von CUDA-Anwendungen . Es umfasst den CUDA-Compiler (nvcc), die CUDA-Bibliothek, die Laufzeit-API, Leistungsanalysetools usw. Mit dem CUDA Toolkit können Entwickler CUDA-Programme schreiben, kompilieren und ausführen sowie der GPU Rechenaufgaben zur Ausführung zuweisen. |
| CUDNN (CUDA Deep Neural Network) | CUDNN ist eine von NVIDIA bereitgestellte Deep-Learning-Bibliothek . Es wird zur Optimierung des Trainings und der Inferenz von tiefen neuronalen Netzen (DNN) verwendet und bietet eine leistungsstarke GPU-Beschleunigungsimplementierung. CUDNN umfasst effiziente Implementierungen verschiedener Deep-Learning-Operationen (wie Faltung, Pooling usw.), wodurch Deep-Learning-Frameworks (wie TensorFlow, PyTorch) schneller auf NVIDIA-GPUs ausgeführt werden können. |
| NVCC (NVIDIA CUDA Compiler) | NVCC ist der CUDA-Compiler und Teil des CUDA Toolkits. Es wird verwendet, um CUDA-Quellcode in GPU-ausführbaren Binärcode zu kompilieren . NVCC unterstützt auch die gemischte Kompilierung von CUDA-Code und CPU-Code, um Rechenaufgaben zwischen Host und GPU zu koordinieren. |
2.Kontakt
- Das CUDA Toolkit enthält den NVCC-Compiler, mit dem CUDA-Programme kompiliert werden können.
- CUDNN ist eine Bibliothek, die mit dem CUDA Toolkit zur Optimierung von Deep-Learning-Aufgaben verwendet werden kann.
- Der CUDA Compiler (NVCC) wird verwendet, um CUDA-Quellcode in Code zu kompilieren, der auf NVIDIA-GPUs ausgeführt werden kann, normalerweise in Verbindung mit dem CUDA Toolkit.
Diese Komponenten arbeiten zusammen, damit wir die Rechenleistung von NVIDIA-GPUs effektiv nutzen können, um verschiedene Rechenaufgaben zu beschleunigen, darunter wissenschaftliches Rechnen, Deep Learning, Grafik-Rendering und mehr.