相比標準的cuda，它在一些常用的神經網絡操作上進行了性能的優化，比如卷積，pooling，歸一化，以及激活層等等。
在理解上面這段的基礎上，我們可以猜測配置cuDNN時是要對cuda進行一些修改，所以我們要先安裝cuda。cuDNN下載需要註冊，如果不能打開註冊頁面，請自行架梯子，或到共享的文件下載。以ubuntu爲例說明如何配置cuDNN。
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1. 下載cuDNN壓縮包
官網：https://developer.nvidia.com/cudnn
csdn：由於文件大小限制，不得不分卷，供大家免費下載。下載後，解壓外層的zip分卷，裏邊是官方的tgz包
（1/2）https://download.csdn.net/download/xs1102/10603001
（2/2）https://download.csdn.net/download/xs1102/10603034
2. 解壓
tar -zxvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.2.1.38.tgz
3. 拷貝
解壓後會看到一個cuda文件夾，裏面包含了include以及lib64兩個子目錄。將這兩個文件夾裏的文件複製到cuda對應的安裝目錄。這裏以cuda的安裝目錄爲/usr/local/cuda/爲例：
#進入解壓後的目錄內
cd cuda
#如果不是root用戶，請分別在命令前加sudo
cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
cp lib64/libcudnn.so.7.2.1 /usr/local/cuda/lib64
注意：要加sudo，爲了獲取權限。
4. 軟鏈接
cd /usr/local/cuda/lib64
ln -s libcudnn.so.7.2.1 libcudnn.so.7.2
ln -s libcudnn.so.7.2 libcudnn.so
使用
在編譯caffe（或者其他深度學習庫）時，只需要在make的配置文件Makefile.config中將USE_CUDNN取消註釋即可。