1. CUDNN介绍
CUDNN是CUDA深度神经网络库的简称，是由NVIDIA推出的针对深度学习任务的加速库。其提供了一系列高性能的原语（primitives），用于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习任务的加速。CUDNN可以在NVIDIA的GPU上实现高效的深度学习计算。
2. Linux下使用CUDNN的准备工作
2.1 系统要求
首先，我们需要确保系统满足以下要求：
使用支持CUDA的NVIDIA GPU
安装最新版本的NVIDIA驱动
安装CUDA Toolkit
2.2 下载CUDNN
接下来，我们需要从NVIDIA的官网上下载CUDNN。请注意，您需要选择与您安装的CUDA版本和操作系统相对应的CUDNN版本。
2.3 安装CUDNN
下载完CUDNN后，解压文件，并将解压文件中的头文件和库文件复制到CUDA的安装目录中。
tar -xzvf cudnn-xxx.tgz
cd cuda
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
3. 在Linux下运行CUDNN
在Linux下运行CUDNN的第一步是确保CUDA和CUDNN已正确安装并配置。接下来，我们将从C程序的角度介绍如何使用CUDNN。
3.1 引入CUDNN头文件
在C程序中，我们需要引入CUDNN的头文件。
#include <cudnn.h>3.2 创建CUDNN句柄
在使用CUDNN之前，我们需要创建一个CUDNN句柄，用于管理CUDNN库。
cudnnHandle_t cudnn_handle;
cudnnCreate(&cudnn_handle);
3.3 设置张量描述符
在使用CUDNN进行计算之前，我们需要设置输入和输出张量的描述符，以告诉CUDNN输入和输出张量的维度、数据类型等信息。
cudnnTensorDescriptor_t input_desc, output_desc;
cudnnCreateTensorDescriptor(&input_desc);
cudnnCreateTensorDescriptor(&output_desc);
cudnnSetTensor4dDescriptor(input_desc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, batch_size, channels, height, width);
cudnnSetTensor4dDescriptor(output_desc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, batch_size, channels, height, width);
3.4 设置卷积描述符
如果我们要使用CUDNN进行卷积操作，我们需要设置卷积描述符，以告诉CUDNN卷积操作的参数，如卷积核大小、步幅等。
cudnnConvolutionDescriptor_t conv_desc;
cudnnCreateConvolutionDescriptor(&conv_desc);
cudnnSetConvolution2dDescriptor(conv_desc, padding, padding, stride, stride, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION, CUDNN_DATA_FLOAT);
3.5 运行CUDNN计算
一旦我们完成了上述准备工作，我们就可以使用CUDNN进行深度学习计算了。
cudnnConvolutionForward(cudnn_handle, input_desc, input_data, filter_desc, filter_data, conv_desc, CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_GEMM, workspace, workspace_size, CUDNN_ONE, output_desc, output_data);
cudnnActivationForward(cudnn_handle, activation_desc, CUDNN_ACTIVATION_SIGMOID, output_desc, output_data, output_desc, output_data);
3.6 销毁CUDNN句柄
完成计算后，我们需要销毁CUDNN句柄和描述符。
cudnnDestroyTensorDescriptor(input_desc);
cudnnDestroyTensorDescriptor(output_desc);
cudnnDestroyConvolutionDescriptor(conv_desc);
cudnnDestroy(cudnn_handle);
4. 总结
通过以上步骤，我们可以在Linux下运行CUDNN来加速深度学习计算。CUDNN提供了一系列高性能的原语，使得在NVIDIA GPU上进行深度学习计算更加高效。使用CUDNN可以极大地提升深度学习任务的计算速度，加快模型训练和推理的过程。
在使用CUDNN时，我们需要确保系统满足CUDA和CUDNN的要求，并正确安装和配置了这两个库。然后，我们需要在C程序中引入CUDNN的头文件，并按照上述步骤使用CUDNN进行计算。最后，记得销毁CUDNN句柄和描述符，以释放资源。
总之，CUDNN是在Linux下高效运行深度学习计算的重要工具，熟练掌握CUDNN的使用对于进行深度学习任务非常重要。