cuda、cudnn和tensorrt的关系

cuda、cudnn和tensorrt的关系

CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的主要作用是连接GPU 和 应用程序，方便用户通过 CUDA 的 API 调度 GPU 进行计算。

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。它能将模型训练的计算优化之后，再通过 CUDA 调用 GPU 进行运算.

当然你也可直接使用 CUDA，而不通过 cuDNN ，但运算效率会低好多。因为你的模型训练计算没有优化。

TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，只负责模型的推理（inference）过程，一般不用TensorRT来训练模型的，而是用于部署时加速模型运行速度。

TensorRT主要做了这么两件事情，来提升模型的运行速度。
1、TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用 32 位或 16 位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。
2、 TensorRT对于网络结构进行了重构，把一些能够合并的运算合并在了一起，针对GPU的特性做了优化。现在大多数深度学习框架是没有针对GPU做过性能优化的，而英伟达，GPU的生产者和搬运工，自然就推出了针对自己GPU的加速工具TensorRT。一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三次cuDNN对应的API，但实际上这三层的实现完全是可以合并到一起的，TensorRT会对一些可以合并网络进行合并。