你的显卡驱动装好了吗？显卡驱动、CUDA、cuDNN 是三个完全独立、但又层层依赖的东西

是的，显卡驱动、CUDA、cuDNN 是三个完全独立、但又层层依赖的东西，关系非常清晰：

一句话总结

• 显卡驱动：让系统认识显卡、能正常显示、跑游戏。

• CUDA：让显卡能做通用并行计算（AI、科学计算）。

• cuDNN：专门给深度学习加速的库，基于 CUDA。

详细关系（从上到下依赖）

1. 显卡驱动（NVIDIA Driver）

• 最底层，操作系统和显卡之间的接口。

• 管显示、功耗、散热、基础硬件控制。

• 没有它，CUDA 和 cuDNN 都跑不起来。

2. CUDA Toolkit

• 英伟达给开发者用的GPU 计算平台。

• 提供编译器、库、工具，让程序能调用 GPU 算力。

• 必须依赖驱动，且有版本对应关系。

3. cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）

• 专门加速深度学习卷积、池化、归一化等操作。

• 就是一个动态链接库文件，不是安装包。

• 必须依赖 CUDA，没有 CUDA 它没用。

依赖链

显卡驱动 ← CUDA ← cuDNN

• 只装驱动：能亮机、打游戏，不能跑深度学习。

• 驱动 + CUDA：能跑 GPU 计算，但深度学习很慢。

• 驱动 + CUDA + cuDNN：才能正常、高速跑 PyTorch/TensorFlow。

最简单判断

你可以把它们理解成：

• 驱动 = 显卡的操作系统

• CUDA = 显卡的编程框架

• cuDNN = 深度学习专用加速插件

显卡型号 + 系统 + PyTorch/TensorFlow 版本，能一一对应的驱动、CUDA、cuDNN 版本组合适配才行。