cuda对应cudnn版本

CUDA和cuDNN是两个不同的软件包，但它们之间有一定的兼容性要求。具体而言，每个CUDA版本都需要与特定版本的cuDNN一起使用，以确保它们能够正确地配合使用。以下是一些常见的CUDA和cuDNN版本之间的匹配关系：

- CUDA 11.4 对应 cuDNN 8.2
- CUDA 11.3 对应 cuDNN 8.1
- CUDA 11.2 对应 cuDNN 8.0
- CUDA 11.1 对应 cuDNN 8.0
- CUDA 11.0 对应 cuDNN 8.0
- CUDA 10.2 对应 cuDNN 7.6
- CUDA 10.1 对应 cuDNN 7.6
- CUDA 10.0 对应 cuDNN 7.4

需要注意的是，这些版本号仅供参考，并且可能随着时间的推移而发生变化。因此，建议在使用CUDA和cuDNN时，查看相应的官方文档以获取最新的兼容性信息。

相关问题

cuda 对应cudnn版本

根据引用\[1\]和引用\[3\]的信息，对于1.13以上版本的TensorFlow，需要使用CUDA 10.0和cuDNN 7.4。而根据引用\[2\]的信息，不同框架可能需要不同版本的CUDA和cuDNN，最好的方法是在主机上安装多个版本的CUDA和cuDNN，根据需要进行切换。所以，具体的CUDA对应cuDNN版本的情况可能会因不同的框架和需求而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Linux之cuda、cudnn安装及版本切换](https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/80880204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系](https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

cuda与cudnn版本对应

CUDA和cuDNN是两个不同的软件，但它们之间有一定的版本对应关系。CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，而cuDNN是一个由NVIDIA提供的深度神经网络库，主要用于加快深度学习模型的训练和推断速度。

在使用cuDNN之前，必须先安装CUDA并设置好环境变量，使cuDNN能够链接到正确的CUDA库。然后，在安装cuDNN时，需要根据CUDA的版本选择对应的cuDNN版本。具体来说，cuDNN是按照CUDA的主版本和次版本进行命名的，例如cuDNN v8.0.5适用于CUDA 11.3版本。因此，用户需要在安装cuDNN之前，先确定自己所使用的CUDA版本，并选择相应的cuDNN版本。

需要注意的是，不同的cuDNN版本可能在同一CUDA版本下有不同的功能和性能表现。因此，在选择cuDNN版本时，除了要考虑CUDA版本之外，还需要根据自己的需求选择合适的cuDNN版本，以获得最佳的深度学习性能。