CUDA 11.0 的 CUDNN 的正确版本是什么

Question

我想开始使用tensorflow-gpu，我查了一些东西，发现我需要确保我既有CUDA又有CUDNN。因此，我打开命令提示符并运行命令nvidia-smi以检查我的CUDA版本：

C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMI>nvidia-smi
Tue Jun 02 14:13:03 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 445.87       Driver Version: 445.87       CUDA Version: 11.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1050   WDDM  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   40C    P8    N/A /  N/A |     77MiB /  4096MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU                  PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|                                                                  Usage      |
|=============================================================================|
|    0                10488    C+G   ...n64EpicGamesLauncher.exe    N/A      |
|    0                12636    C+G   ...4UnrealCEFSubProcess.exe    N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

现在我看到我的CUDA版本11.0，我去了NVidia的网站，选择一个可以与CUDA 11.0一起使用的CUDNN版本，但最新的版本目前最多支持CUDA 10.2。我该怎么办？我可以将一个用于CUDA 10.2吗？

Answer 1

nvidia-smi显示的不是您已安装的 CUDA 版本，而是您的驱动程序支持的最大 CUDA 版本。

CUDA 11.0 已发布但尚未发布(截至 2020 年 6 月 2 日(，因此您应该使用 CUDA 10.2，因为它是最新的可用版本。

Answer 2

几周前，我将其中三个升级到新的 cuda_11.0.2、驱动程序 450.51.06 和 cuDNN _8.0。 我的环境：

1. 86-64
岁
2. 带有 gcc 4.8.5 的 Centos 7 ( sudo 在 Centos 中不起作用。以根用户身份登录(
3. 我下载了cuda_11.0.2-450.51.05_linux.run 我冒了风险，但一切顺利。 在Nvidia cudnn矩阵上，它说： 计算> 3.5、工具包 =11.0 和驱动程序 r450 所以司机和工具包未成年人并不重要。
4. 已安装，并经历了预，后和推荐。 一切都很顺利。 *这非常重要，我的 cudnn 已安装，但无法运行示例。 如果你是一名工程师，你经历了这样的困境，因为你绕过了一些小细节。 gcc 4.8.5 如果用于安装工具包和驱动程序。

Cudnn 8.0 需要 gcc 5 及更高版本的 c++ 11 或 14 才能实现工具链。 所以我所做的是(我的环境中有很多 devtoolset 版本(。 我选择 6.0 版本而不是 5 版本，以免在边界线上。 重新安装它，你会很酷。 关于张量流×××：如果我做对了，它与 cudnn 无关，除了 python 的 kera。