NVIDIA CUDA 深度神经网络库（cuDNN）是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层）。
全球的深度学习研究人员和框架开发者都依赖 cuDNN 来实现高性能 GPU 加速。借助 cuDNN，研究人员和开发者可以专注于训练神经网络及开发软件应用，而不必花时间进行低层级的 GPU 性能调整。cuDNN 可加速广泛应用的深度学习框架，包括 Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MXNet、PaddlePaddle、PyTorch 和 TensorFlow。
在 21.02 NGC 容器上比较使用 cuDNN 7.6.5 的单个 DGX-1V 服务器与使用 cuDNN 8.1.1 的 DGX-A100 的吞吐量。端到端性能趋于收敛。
cuDNN 8.3 的新变化
cuDNN 8.3 针对 A100 GPU 进行了优化，可提供高达 V100 GPU 5 倍的开箱即用性能，并且包含适用于对话式 AI 和计算机视觉等应用的新优化和 API。它已经过重新设计，可实现易用性和应用集成，同时还能为开发者提供更高的灵活性。
cuDNN 8.3 的亮点包括：
为基于转换器的模型提供优化加速；
运行时融合，通过新的运算符、启发式算法和融合迅速编译内核；
将下载包大小缩减 30%。
cuDNN 8.3 现以六个较小的库的形式提供，能够更精细地集成到应用中。开发者可以下载 cuDNN，也可从 NGC 上的框架容器中将其提取出来。
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NGC 框架容器提取：https://catalog.ngc.nvidia.com/
cuDNN 的主要特性
为各种常用卷积实现了 Tensor Core 加速，包括 2D 卷积、3D 卷积、分组卷积、深度可分离卷积以及包含 NHWC 和 NCHW 输入及输出的扩张卷积；
为诸多计算机视觉和语音模型优化了内核，包括 ResNet、ResNext、EfficientNet、EfficientDet、SSD、MaskRCNN、Unet、VNet、BERT、GPT-2、Tacotron2 和 WaveGlow；
支持 FP32、FP16、BF16 和 TF32 浮点格式以及 INT8 和 UINT8 整数格式；
4D 张量的任意维排序、跨步和子区域意味着可轻松集成到任意神经网络实现中；
能为各种 CNN 体系架构上的融合运算提速。
在数据中心和移动 GPU 中采用 Ampere、Turing、Volta、Pascal、Maxwell 和 Kepler GPU 体系架构的 Windows 和 Linux 系统均支持 cuDNN。
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NVIDIA 深度学习培训中心
我们的 NVIDIA 深度学习培训中心还推出了 NVIDIA cuDNN 相关课程，您可以复制链接查看课程详情。
- 加速计算基础——CUDA C/C++
您将能够使用最基本的 CUDA 工具和技术，加速和优化仅适用于 CPU 的 C/C++ 应用程序。您将了解 CUDA 开发的迭代风格，这将帮助您快速发布加速应用程序。
详情请见：https://courses.nvidia.com/co...
- 加速计算基础——CUDA Python
您将了解使用 CUDA 和 Numba 编译器在大规模并行 GPU 上加速运行 Python 应用程序的基本工具和技能。
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- 通过 CUDA C++ 在多个 GPU 之间扩展工作负载
您将学习如何在单个节点上使用多个 GPU，构建强大高效的 CUDA C++ 应用程序。
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- 通过并发流加速 CUDA C++ 应用程序
您将在 CUDA C++ 应用程序中，学习利用 CUDA Streams 进行复制/计算重叠。
