想要使⽤GPU进⾏加速？那你必须事先了解CUDA和cuDNN并行计算框架
这⼀期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度⼤⼤加快，在正式的下载与安装之前，⾸先⼀起学习⼀下预导知识，让⼤家知道为什么使⽤GPU可以加速对图像的处理和计算，以及⾃⼰的电脑是否可以使⽤GPU加速。
写在前⾯：
在深度学习中，我们常常要对图像数据进⾏处理和计算，⽽处理器CPU因为需要处理的事情多，并不能满⾜我们对图像处理和计算速度的要求，显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的，GPU特别擅长处理图像数据，⽽CUDA（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。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并⾏计算引擎，安装cuda之后，可以加快GPU的运算和处理速度。
什么是显卡？
显卡（Video card，Graphics card）全称显⽰接⼝卡，⼜称显⽰适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之⼀。显卡作为电脑主机⾥的⼀个重要组成部分，是电脑进⾏数模信号转换的设备，承担输出显⽰图
形的任务。显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显⽰器显⽰出来，同时显卡还是有图像处理能⼒，可协助CPU⼯作，提⾼整体的运⾏速度。对于从事专业图形设计的⼈来说显卡⾮常重要。民⽤和军⽤显卡图形芯⽚供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机，都包含显卡计算核⼼。在科学计算中，显卡被称为显⽰加速卡。
什么是显存？
也被叫做帧缓存，它的作⽤是⽤来存储显卡芯⽚处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存⼀样，显存是⽤来存储要处理的图形信息的部件。
显卡、显卡驱动、CUDA之间的关系
显卡：（GPU），主流是NVIDIA的GPU，因为深度学习本⾝需要⼤量计算。GPU的并⾏计算能⼒，在过去⼏年⾥恰当地满⾜了深度学习的需求。AMD的GPU基本没有什么⽀持，可以不⽤考虑。
驱动：没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调⽤其计算资源。但是呢，NVIDIA在Linux上的驱动安装特别⿇烦，尤其对于新⼿简直就是噩梦。得屏蔽第三⽅显卡驱动。下⾯会给出教程。
CUDA：是显卡⼚商NVIDIA推出的只能⽤于⾃家GPU的并⾏计算框架。只有安装这个框架才能够进⾏复杂的并⾏计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进⾏GPU并⾏加速的，⼏乎⽆⼀例外。还有⼀个
叫做cudnn，是针对深度卷积神经⽹络的加速库。
为什么GPU特别擅长处理图像数据呢？
这是因为图像上的每⼀个像素点都有被处理的需要，⽽且每个像素点处理的过程和⽅式都⼗分相似，GPU就是⽤很多简单的计算单元去完成⼤量的计算任务，类似于纯粹的⼈海战术。GPU不仅可以在图像处理领域⼤显⾝⼿，它还被⽤来科学计算、密码破解、数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），⾦融分析等需要⼤规模并⾏计算的领域。
查看⾃⼰电脑是否可以使⽤GPU加速？
想要使⽤GPU加速，则需要安装cuda，所以⾸先需要⾃⼰的电脑显卡是否⽀持cuda的安装，也就是查看⾃⼰的电脑⾥⾯有没有NVIDA的独⽴显卡，这⾥再说明⼀下，AMD的显卡不⽀持安装cuda来进⾏加速，具体查看步骤如下：
第⼀步：开始菜单输⼊框输⼊设备管理器，打开设备管理器，到显⽰适配器后点击，查看电脑显卡型号
好啦，这期Windows下关于如何实现GPU进⾏处理和运算加速、以及查看⾃⼰的电脑是否能安装CUDA加速就到此结束了，下期正式下载安装使⽤，如果觉得还不错的话就关注我吧~
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