【深度学习】显卡驱动, cuda, cudnn的关系与版本对应问题

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仅作学习记录

驱动 —> cuda（—>cudnn）—> 深度学习库

cudnn加括号是因为cudnn的版本和cuda版本是一一对应的，深度学习库的版本依赖往往是直接看cuda版本（如pytorch），而不需要关注cudnn。

这其中最重要的问题是版本依赖。

显卡驱动

显卡驱动是告诉系统如何调用显卡这个硬件，

• 驱动版本越新越好，都是向下兼容的。新的驱动仍然支持旧的cuda，但旧的驱动就无法支持新版本的cuda。
  比如430.26的驱动只能支持到10.1的cuda，10.2和11.0的就不行。具体对应关系参照英伟达的说明（cuda与驱动的对应关系）。
• 如果你使用的是脱胎换骨的显卡系列比如30系列，那么以上规则可能不适用。
  比如3090只支持11.1的cuda。有钱人的玩具我不懂：)
• 同一个驱动版本可以用在不同型号的显卡（前提是这个型号的显卡有更新到该版本的驱动）。
  比如我一开始在1080上安装430.26的驱动，后来我把TITAN X (Pascal)装上去，一样可以正常用，不需要针对TITAN重装驱动。但是我为了支持cuda11想把驱动更新到450，这就行不通。因为NVIDIA已经停止对TITAN X (Pascal)更新驱动了，TITAN X (Pascal)最新驱动版本停留在2019年的436.15。

cuda与cudnn

cuda是构筑在显卡驱动之上的工具库（toolkit），cudnn是构筑在cuda之上的深度学习相关的工具库。 因此，不管是做graphics（3D渲染等）还是搞深度学习，想要使用显卡都必须安装cuda，但做graphics的朋友就不需要安装cudnn。

cudnn

由于cudnn的关系更简单，因此这里放在前面说。如上所述，cudnn和cuda的版本一般是一一对应的（加上一般是因为低于对应版本的cudnn也可以使用，但是可能性能会有差），甚至于cudnn只不过是解压出来放在cuda文件夹里的一个文件夹。装好就不用再管它。

cuda与cudnn的对应关系可以在cuDNN历史版本下载页面看到：

• cuda下载页面
• cudnn下载页面

cuda

cuda和驱动，cuda和cudnn的关系在上面已经说过了。那么它和我们工作的核心——深度学习库是什么关系呢。

• 一般来说，深度学习库的开发者每发布一个新版本的深度学习库，都会让它同时兼容好几代的cuda，但太旧的就不会再支持。如pytorch1.6已经不支持cuda8了。因此需要一定程度上保持cuda的与时俱进。（除非由于显卡型号太老，没有新的驱动支持了，也就装不了新的cuda。比如我的TITAN X Pascal）
• 在安装tensorflow和pytorch时，它实际上会同时在conda的虚拟环境里帮你安装cudatoolkit，但注意这个cudatoolkit并不能等同于系统里的cuda。原因是cudatoolkit只支持pytorch或tensorflow等部分库的使用，实际上它只是整个cuda的一部分，即pytorch的库要用到的部分。如果你要在虚拟环境里编译其他要用到cuda的库，是没办法用到cudatoolkit的，只能用系统里的cuda。
  用实际案例来解释一下：假设现在系统里安装了10.0的cuda，你在conda虚拟环境里安装了cuda10.2的pytorch1.6，那么pytorch确实可以正常使用没毛病。但是此时你需要自己编译一个同时基于pytorch和cuda的库，由于它没法用到pytorch的cudatoolkit，而只能使用系统cuda，而系统cuda版本和pytorch对应的cuda版本又不相同，那么它很有可能就会编译失败。我已经碰过好几次这种坑了。
• 那么以上问题是不是就没有办法了呢。也不是。因为在ubuntu里，cuda的路径/usr/local/cuda实际上是一个软链接（类似windows里的快捷方式），它链接了另一个同目录下的另一个cuda文件夹，比如/usr/local/cuda-10.0。更方便的是，它只需简单两行代码（直接搜多cuda切换就能找到）就可以链接到同目录下的其他cuda文件夹，比如/usr/local/cuda-10.2。（当然是在你显卡型号够新才能支持。）这就意味着我们可以轻易地改变系统cuda版本。不过如果你只是希望使用pytorch或者tensorflow一个库，而不需要其他依赖于pytorch和cuda的库，那么不需要这一步，有了cudatoolkit即可。
• what if 你不是root用户，就没法把cuda装在/usr/local/cuda，或者你在公用服务器上跑代码，也不好直接把所有人的cuda都换成另一个。此时应该把cuda装在用户目录下，更改~/.bashrc中的cuda路径，把所有/usr/local/cuda改成你的实际安装路径。那么其他库安装时就会链接到你的用户目录下安装的cuda。注意此时安装时要点进options，把Library install path 和Toolkit Options中的Toolkit Install Path都改成相同的用户目录下的文件夹。最后把对应的cudnn复制到cuda文件夹中即可。

建议

综上，为了更可能高的兼容性和更方便的操作，我们需要：

1. 用尽可能新的或者流行的显卡，这样才能获取NVIDIA最新的驱动版本支持（显然这一点主要是老板控制）
2. 装尽可能新的驱动，从而获得最新的cuda版本支持。
3. 装尽可能多的cuda放着，以免不时之需。
4. 换环境时要留意cuda是否需要更换。
5. 不建议3来，其实更好的做法是在服务器上用docker来管理开发环境。物理机只装显卡驱动，cuda、cudnn的版本都在各自开发镜像里装即可，互不干扰，物理机环境也不会乱。