NVIDIA驅動
當我們使用一臺電腦的時候默認的已經安裝了NVIDIA的顯卡驅動，因爲沒有顯卡驅動根本用不了顯卡嘛，但是這個時候我們是沒有CUDA可以用的，我們可以更新我們的驅動，更新鏈接爲：
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
CUDA
CUDA是NVIDIA推出的用於自家GPU的並行計算框架，也就是說CUDA只能在NVIDIA的GPU上運行，而且只有當要解決的計算問題是可以大量並行計算的時候才能發揮CUDA的作用。CUDA的本質是一個工具包（ToolKit）；NVIDIA的顯卡驅動程序和CUDA完全是兩個不同的概念哦！
CUDA ToolKit的下載地址爲：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
我們可以選擇兩種安裝方式，一種是在線安裝（我還沒用過），一中離線安裝（我採用的）即本地安裝，
當我們選擇離線安裝，當我們選定相對應的版本之後，下載的時候發現這個地方的文件大小大概在2G左右，Linux系統下面我們選擇runfile(local) 完整安裝包從本地安裝，或者是選擇windows的本地安裝。CUDA Toolkit本地安裝包時內含特定版本Nvidia顯卡驅動的，例如cuda_10.1.243_426.00_win10.exe，426.00即驅動版本，所以只選擇下載CUDA Toolkit就足夠了，如果想安裝其他版本的顯卡驅動就下載相應版本即可。
注意事項：NVIDIA的顯卡驅動器與CUDA並不是一一對應的哦，CUDA本質上只是一個工具包而已。
cuDNN
cuDNN是一個SDK，是一個專門用於神經網絡的加速包，注意，它跟我們的CUDA沒有一一對應的關係，即每一個版本的CUDA可能有好幾個版本的cuDNN與之對應，但一般有一個最新版本的cuDNN版本與CUDA對應更好。
cuDNN下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
總結
nvidia與cuda需要滿足關係：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
cuda與cudnn需要滿足關係：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cuda歷史版本下載連接：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive