这是一个包含了CUDNN 7.6.4版本以及CUDA 10.0的安装包，适用于Windows 10 x64系统。该软件包主要用于支持NVIDIA GPU在深度学习框架中的加速计算能力。
CUDA 和 CuDNN 是深度学习领域至关重要的软件库，特别是在利用 NVIDIA GPU 进行高性能计算方面发挥着重要作用。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 提供的一个编程接口，使开发者能够使用 GPU 的强大并行处理能力来加速计算密集型任务。这些任务包括科学计算、图形渲染和机器学习等。
CUDA 包括 CUDA C++ 编程模型、运行时库以及驱动程序 API 等核心组件。其中，CUDA C++ 编程模型引入了设备代码与主机代码的概念，允许开发者在 CPU（即主机）和 GPU（即设备）之间分配任务；而运行时库则提供了一系列初始化 GPU 环境、管理内存及执行计算的基本函数。
CuDNN 是 NVIDIA 为深度神经网络特别设计的一个库。它优化了常见的深度学习操作，如卷积、池化、激活函数以及归一化等，从而显著提升了在 GPU 上运行深度学习模型的效率。当前版本 CuDNN v7.6.4.38 支持 CUDA 10.0，并适用于 Windows 10 系统。
安装 CUDA 和 CuDNN 需要先确认计算机上已装有兼容 NVIDIA 的显卡并更新至最新驱动程序。CUDA_10.0.130_win10_network.exe 是网络版的安装包，内含所有必要的组件包括工具包、开发工具和驱动程序等。
在 CuDNN 安装前需要确保 CUDA 已正确安装完毕。CuDNN 的安装通常涉及三个步骤：将头文件复制至 CUDA 的 include 目录下；库文件则需放置于 lib 和 bin 文件夹内，并更新配置文件（如 cuda.lib 和 cuda.dll）。完成这些步骤后，你的系统便能支持使用 CuDNN 加速的深度学习框架了。
通过利用 NVIDIA GPU 并行计算能力来加速训练过程，CUDA 和 CuDNN 可以大幅提高研究效率并加快原型验证的速度。然而，在有效编写和优化代码时，开发者需要具备一定的 GPU 编程及深度学习知识背景。
5星
