本文探讨了NVIDIA的CUDA生态系统，包括编译链、高层工具、分层结构、数学库（如cuBLAS和cuDNN）、通信库（如NCCL）及Triton DSL。文章比较了AMD ROCm和华为CANN的定位，分析了CUDA在大模型训练中的重要性和优势，并强调了性能调优工具Nsight的使用，以及FP8训练的潜在问题和解决方案。

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文章介绍了如何在电脑上安装和切换不同版本的Python、CUDA和cuDNN，以支持AI应用。内容包括Python 3.10和3.11的安装、CUDA 11.8和12.4的切换、以及Microsoft Visual Studio和C++编译工具的安装。还解决了CUDA路径设置等常见问题，并提供了运行LivePortrait和FaceFusion 3的步骤。

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在 Windows 和 WSL2 中安装 Cuda 和 Cudnn ，是配置 GPU 开发环境中重要的一步，其支撑了 AI 模型进行 Training 和 Interface 。本篇介绍安装 CUDA 和 Cudnn 的步骤和一些踩过的坑。 参考资料如下：版本查看 | Win 安装 Cuda 和cuDNN | WSL 2 安装 CUDA 和cuDNN Win 11 安装 CUDA 和...

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