不安装cuda和cudann能否使用gpu

如果你想使用GPU进行深度学习任务，那么需要安装CUDA和cuDNN。因为CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，而cuDNN是NVIDIA针对深度学习任务优化的GPU加速库。如果不安装CUDA和cuDNN，那么就无法使用GPU进行深度学习任务。但是如果你只是想使用GPU进行一般的计算任务，那么可以不安装CUDA和cuDNN，只需要安装相应的GPU驱动即可。

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cuda12 cudann cuda tookties

回答: CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，用于加速GPU上的计算任务。CUDA Toolkit是用于开发和运行CUDA应用程序的软件包。根据引用\[1\]，CUDA 12.0的环境变量可以通过设置CUDA_PATH和CUDA_PATH_V12_0来指定安装路径。而根据引用\[2\]，CUDA 10.2的下载地址是http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run。如果您需要安装CUDNN，可以参考引用\[3\]中的步骤进行安装。请注意，安装CUDA和CUDNN需要根据您的系统和驱动版本选择相应的版本。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [windows 安装cuda和cudann步骤](https://blog.csdn.net/u011089598/article/details/131401483)[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]
- *2* [cuda、cudann、nvcc、pytorch、torchvision](https://blog.csdn.net/weixin_41819299/article/details/122122567)[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 ]

安装cuda为啥还得装cudann

安装 CUDA 是为了支持 NVIDIA 的 GPU 加速计算，而安装 cuDNN 则是为了进一步优化深度学习框架的性能。cuDNN 是一个针对深度神经网络的 GPU 加速库，它提供了一些高效的算法和优化，可以显著加速深度学习模型的训练和推理过程。简而言之，cuDNN 可以提供更快速和高效的深度学习计算能力。因此，在安装 CUDA 后，安装 cuDNN 是可以进一步提升深度学习的训练和推理效率的。