cuda对应的cudnn版本

### 回答1：
A：cudnn版本与cuda版本有对应关系。具体可参考NVIDIA官方网站的文档，例如CUDA 10.0对应的cudnn版本为7.5.x，CUDA 10.1对应的cudnn版本为7.6.x，CUDA 11.0对应的cudnn版本为8.x.x。需要注意的是，不同的cuda版本和操作系统可能会有不同的cudnn版本要求。

### 回答2：
CUDA对应的cuDNN版本有多个，具体选择哪个版本需要根据CUDA的版本和所需的功能来确定。

一般情况下，选择cuDNN版本时需要遵循以下原则：
1. 版本兼容性：选择的cuDNN版本应与使用的CUDA版本兼容。例如，CUDA 11.0对应的cuDNN版本可以选择cuDNN 8.x系列，CUDA 10.1对应的cuDNN版本可以选择cuDNN 7.x系列。
2. 功能需求：根据实际需要选择cuDNN的版本。不同版本的cuDNN可能提供了不同的功能和优化，如深度卷积神经网络（DCNN）加速、稀疏网络支持等。用户可以根据自己的需求选择合适的版本。

总的来说，要选择适合自己环境的cuDNN版本，需要考虑CUDA和cuDNN的版本兼容性以及所需的功能，并在官方文档中查找相应版本的cuDNN来进行下载和安装。

### 回答3：
CUDA是一种并行计算平台和API模型，用于GPU加速计算。CUDA适用于NVIDIA的GPU，并提供了一套编程接口，使开发者可以利用GPU的并行计算能力。

而cuDNN（CUDA Deep Neural Network）是NVIDIA提供的一个加速深度学习推理（inference）和训练（training）的库，它是基于CUDA的深度学习库。cuDNN利用GPU的并行计算能力，加速深度学习任务的执行速度。

每个CUDA版本都会对应适用的cuDNN版本，以保证系统的兼容性和稳定性。例如，CUDA 10.0对应的cuDNN版本是7.6.3，CUDA 11.0对应的cuDNN版本是8.0.5。不同的CUDA和cuDNN版本之间可能存在一定的依赖关系，因此在使用时需要注意版本的一致性。

总结起来，cuDNN是基于CUDA的加速深度学习库，而不同的CUDA版本会对应适用的cuDNN版本。正确选择和使用对应的cuDNN版本可以提高深度学习任务的执行效率和性能。