CUDA、CUDA toolkit、CUDNN、NVCC关系
显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？ - 知乎 (zhihu.com)
GPU型号含义
- 显卡： 简单理解这个就是我们前面说的GPU，尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列，因为cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的。
- 显卡驱动：很明显就是字面意思，通常指NVIDIA Driver，其实它就是一个驱动软件，而前面的显卡就是硬件。
- gpu架构：Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal
- 芯片型号：GT200、GK210、GM104、GF104等
- 显卡系列：GeForce、Quadro、Tesla
- GeForce显卡型号：G/GS、GT、GTS、GTX
CUDA
CUDA英文全称是Compute Unified Device Architecture，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。按照官方的说法是，CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。
cudnn
这个其实就是一个专门为深度学习计算设计的软件库，里面提供了很多专门的计算函数，如卷积等。从上图也可以看到，还有很多其他的软件库和中间件，包括实现c++ STL的thrust、实现gpu版本blas的cublas、实现快速傅里叶变换的cuFFT、实现稀疏矩阵运算操作的cuSparse以及实现深度学习网络加速的cuDNN等等，具体细节可参阅GPU-Accelerated Libraries
image.png
CUDA Toolkit
CUDA Toolkit由以下组件组成：
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Compiler: CUDA-C和CUDA-C++编译器NVCC位于bin/目录中。它建立在NVVM优化器之上，而NVVM优化器本身构建在LLVM编译器基础结构之上。因此开发人员可以使用nvm/目录下的Compiler SDK来直接针对NVVM进行开发。
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Tools: 提供一些像profiler,debuggers等工具，这些工具可以从bin/目录中获取
Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在lib/目录中使用(Windows上的DLL位于bin/中)，它们的接口在include/目录中可获取。 -
cudart: CUDA Runtime
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cudadevrt: CUDA device runtime
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cupti: CUDA profiling tools interface
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nvml: NVIDIA management library
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nvrtc: CUDA runtime compilation
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cublas: BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms，基础线性代数程序集)
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cublas_device: BLAS kernel interface
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CUDA Samples: 演示如何使用各种CUDA和library API的代码示例。可在Linux和Mac上的samples/目录中获得，Windows上的路径是C：\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples中。在Linux和Mac上，samples/目录是只读的，如果要对它们进行修改，则必须将这些示例复制到另一个位置。
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CUDA Driver: 运行CUDA应用程序需要系统至少有一个具有CUDA功能的GPU和与CUDA工具包兼容的驱动程序。每个版本的CUDA工具包都对应一个最低版本的CUDA Driver，也就是说如果你安装的CUDA Driver版本比官方推荐的还低，那么很可能会无法正常运行。CUDA Driver是向后兼容的，这意味着根据CUDA的特定版本编译的应用程序将继续在后续发布的Driver上也能继续工作。通常为了方便，在安装CUDA Toolkit的时候会默认安装CUDA Driver。
nvcc&nvidia-smi
nvcc
nvcc其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,类似于gcc就是c语言的编译器。由于程序是要经过编译器编程成可执行的二进制文件，而cuda程序有两种代码，一种是运行在cpu上的host代码，一种是运行在gpu上的device代码，所以nvcc编译器要保证两部分代码能够编译成二进制文件在不同的机器上执行。nvcc涉及到的文件后缀及相关意义如下表
nvidia-smi
nvidia-smi全程是NVIDIA System Management Interface ，它是一个基于NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具，旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。
CUDA有两个主要的API：runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本（如9.2和10.0等）。
用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi就属于这一类API。
用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。（CUDA Toolkit Installer有时可能会集成了GPU driver Installer）。nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool，它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本。它不知道安装了什么版本的GPU driver，甚至不知道是否安装了GPU
runtime和driver API区别
其中runtime和driver API在很多情况非常相似，也就是说用起来的效果是等价的，但是你不能混合使用这两个API，因为二者是互斥的。也就是说在开发过程中，你只能选择其中一种API。简单理解二者的区别就是：runtime是更高级的封装，开发人员用起来更方便，而driver API更接近底层，速度可能会更快。
