GPU驱动、CUDA 、cuDNN 和CUDA Toolkit之间的关系（深度学习小白必懂）_pip的cudatoolkit和cuda驱动是同一个东西吗

GPU驱动、CUDA、cuDNN和CUDA Toolkit之间有着紧密的关系，它们共同构成了一个完整的GPU编程和深度学习开发环境。
在最初配置anaconda环境时一直搞不明白它们之间的关系。所以根据自己的理解，通俗详细解释它们各自的角色和相互间的关系，并且列举了一些在anaconda虚拟环境中的例子。
不对的地方希望大家指正。

目录

一、相互之间的关系

1. GPU驱动程序

2. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

3. cuDNN (CUDA Deep Neural Network library)

4. CUDA Toolkit

5. 关系概述

二、anaconda虚拟环境中安装pytorch时会自动安装CUDA Toolkit吗？

三、虚拟环境与系统级别的CUDA Toolkit是否会冲突

一、相互之间的关系

1. GPU驱动程序

GPU驱动程序是硬件和操作系统之间的接口，负责管理和控制GPU的硬件资源，使操作系统和应用程序能够访问和利用GPU的功能。
安装成功后成为了操作系统中的一小块代码，它是硬件所对应的软件，有了它，计算机就可以与显卡进行通信，驱使其工作。没有驱动程序，GPU将无法被操作系统识别，也就无法使用。

2. CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA是NVIDIA推出的一套软件平台和编程模型，允许开发者使用NVIDIA GPU进行通用计算，它可以显著的提高GPU的计算性能。CUDA提供了C、C++和Fortran语言的扩展，使得开发者可以直接编写针对GPU优化的代码。CUDA的核心组件包括：

• CUDA运行时库：提供了一系列的API，用于管理GPU资源，如内存分配、启动内核函数等。
• CUDA驱动API：底层API，用于更细粒度的GPU控制，通常由CUDA运行时库使用，但也可供高级用户直接调用。

3. cuDNN (CUDA Deep Neural Network library)

cuDNN是一个高度优化的库，专门用于加速深度神经网络训练和推理过程中的最常见运算，如卷积、池化、归一化等。cuDNN不是必需的，但它极大地提高了深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的效率，尤其是对于大规模数据集和复杂模型。

4. CUDA Toolkit

CUDA Toolkit包含了开发CUDA应用程序所需的一切工具和库，包括但不限于：

• nvcc：CUDA编译器，用于将CUDA代码编译成GPU可执行的格式。
• nvprof：CUDA性能分析工具，帮助开发者优化代码。
• cuBLAS、cuFFT、cuSolver等：一系列高性能的数学库，用于线性代数、傅里叶变换等计算。

5. 关系概述

• GPU驱动是基础，确保GPU正常工作。
• CUDA建立在GPU驱动之上，提供了GPU编程的基础设施。
• cuDNN是基于CUDA的库，专为深度学习优化，通常与CUDA一起安装。
• CUDA Toolkit包含了CUDA和cuDNN，以及其他工具和库，是一个完整的开发包。

二、anaconda虚拟环境中安装pytorch时会自动安装CUDA Toolkit吗？

在Anaconda虚拟环境中安装PyTorch时，如果选择带有CUDA支持的PyTorch版本，那么确实会自动安装CUDA Toolkit的一些组件。但是，这里有一些细节需要注意：

1. PyTorch的CUDA版本：当你在Anaconda中安装PyTorch时，需要指定与你的GPU和CUDA版本相匹配的PyTorch版本。例如，通过conda命令安装带有CUDA支持的PyTorch，命令可能如下所示：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
   

   这里的cudatoolkit=11.3指定了CUDA Toolkit的版本，Anaconda将会安装与之对应的PyTorch版本以及必要的CUDA Toolkit组件。

2. CUDA Toolkit的“阉割版”：Anaconda中安装的CUDA Toolkit被称为“阉割版”，因为它可能并不包含完整的CUDA Toolkit的所有组件。它主要包含运行和使用PyTorch所需的最低限度的CUDA库和工具。例如，nvcc（CUDA编译器）可能就不会包含在内，这意味着你可能无法在Anaconda环境中编译CUDA C/C++代码，但PyTorch本身应该可以正常运行。

3. 完整CUDA Toolkit的必要性：如果需要完整的CUDA编程能力，比如编写和编译CUDA内核，那么就需要在系统级别（而不是在Anaconda环境中）单独安装完整的CUDA Toolkit。

4. 驱动程序：CUDA Toolkit不包含GPU驱动程序，驱动程序需要单独安装。

总之，虽然Anaconda在安装PyTorch时会包含一些CUDA Toolkit的组件，但这可能不足以满足所有CUDA编程的需求。对于深度学习应用而言，Anaconda所提供的CUDA组件通常足够使用PyTorch或其他深度学习框架，但如果需要更高级的CUDA功能，可能需要额外安装完整的CUDA Toolkit。

三、虚拟环境与系统级别的CUDA Toolkit是否会冲突

问题：如果系统中安装了完整的CUDA Toolkit，虚拟环境中安装带有CUDA支持的PyTorch版本时（不指定下载CUDA Toolkit）会自动安装阉割版CUDA Toolkit，那么此时，在虚拟环境中运行深度学习项目时，用的是哪一个CUDA Toolkit呢？

答案：当在系统中已经安装了完整的CUDA Toolkit，并在Anaconda虚拟环境中安装带有CUDA支持的PyTorch时，虚拟环境中的PyTorch会利用系统级别的CUDA Toolkit，而不是重新安装一个“阉割版”的CUDA Toolkit。

解释：
这是因为在安装PyTorch时，Anaconda会检测系统中是否存在兼容的CUDA版本。如果找到了合适的CUDA Toolkit，它将使用系统上的CUDA库和头文件，而不是在虚拟环境中重复安装这些组件。这意味着虚拟环境中的PyTorch和其他深度学习库将使用系统级别的CUDA Toolkit来进行GPU加速计算。

然而，需要注意的是，虚拟环境中的PyTorch版本必须与系统中CUDA Toolkit的版本相匹配。例如，如果你的系统中安装的是CUDA 11.3，那么在虚拟环境中安装的PyTorch也应该指定为支持CUDA 11.3的版本。如果不匹配，可能会导致运行时错误或性能问题。

在虚拟环境中，尽管不会重复安装一个完整的CUDA Toolkit，但会安装一些必要的运行时库和绑定，以确保PyTorch可以无缝地与系统级别的CUDA Toolkit协同工作。这通常包括一些动态链接库（DLLs在Windows上，SO文件在Linux上）和头文件，这些都足以支持PyTorch的运行。

总的来说，当你在虚拟环境中运行深度学习项目时，如果系统中已经安装了CUDA Toolkit，那么虚拟环境中的PyTorch将利用这个系统级别的CUDA Toolkit来运行，而不需要在虚拟环境中安装额外的CUDA组件。

那如果指定了CUDA Toolkit下载，如

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

此时虚拟环境中运行深度学习项目时会运行哪一个呢？

此时即使系统中已经安装了相同版本的CUDA Toolkit（在这里是CUDA 11.3），Conda通常还是会为虚拟环境下载和安装一个与PyTorch兼容的CUDA Toolkit版本。
虚拟环境中的PyTorch将优先使用虚拟环境中安装的CUDA Toolkit运行时库，以确保软件环境的纯净性和兼容性。