cuda和cudnn是什么区别呢？
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一个并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用 NVIDIA 的 GPU 进行通用计算，而不仅仅是图形渲染。CUDA 提供了一系列工具、库和语言扩展，使得开发者能够为 GPU 编写程序，从而利用 GPU 的并行处理能力来加速计算密集型任务。
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是 NVIDIA 专门为深度学习而设计的 GPU 加速库。它是 CUDA 的一个高级库，提供了深度神经网络中常用操作的高效实现，比如卷积、池化、归一化和激活函数等。cuDNN 旨在提高深度学习模型训练和推理过程的效率，通过利用 GPU 的并行计算能力来加速这些操作。
两者的主要区别在于：
1. 范围：CUDA 是一个更广泛的概念，它提供了一套完整的工具和库来支持 GPU 上的通用计算，而 cuDNN 专注于深度学习应用。
2. 功能：CUDA 提供了编译器（NVCC）、运行时库和开发工具，而 cuDNN 提供了深度学习中常用操作的优化实现。
3. 目的：CUDA 旨在使 GPU 能够执行各种并行计算任务，而 cuDNN 专门针对深度学习中的计算任务进行优化。
4. 集成：cuDNN 可以集成到更高级别的机器学习框架中，如 TensorFlow 和 Caffe，以提供 GPU 加速 。
简而言之，CUDA 是一个提供 GPU 并行计算能力的平台，而 cuDNN 是在 CUDA 基础上为深度学习特别优化的库。没有 CUDA，cuDNN 无法工作，但 CUDA 可以独立于 cuDNN 运行其他类型的并行计算任务。