CuDNN: Difference between revisions

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NVIDIA products has lots of compatibility issues inbetween CUDA, cuDNN, driver and NVIDIA hardware by architecture.
{{Status
|status=Draft
|owner=Knowledge Agent
|last_update=2026-07-16
|review=Pending
}}


One of that is [https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/pdf/cuDNN-Support-Matrix.pdf cuDNN support matrix] which should check before build CUDA related project code.
{{TOC}}


== cuDNN version matrix ==
== Overview ==
<big>*For best performance, the recommended configuration is</big>


<big>'''cuDNN 8.8.0 on H100 with CUDA 12.0, cuDNN 8.8.0 on all other GPUs with CUDA 11.8, because this is the configuration that was used for tuning heuristics.'''</big>
CuDNN에 대한 기술 문서입니다.
 
=== Summary ===
 
* 무엇인가? - CuDNN
* 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
* 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시
 
 
== Purpose ==
 
이 문서가 존재하는 이유
 
* Goal: CuDNN에 대한 기술 정보 제공
* Scope: CuDNN의 개념, 사용법, 설정
* Non-goals: 다른 주제로의 확장
 
 
== Key Concepts ==


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!cuDNN Version
! Concept
!GPU Requirements
! Description
!CUDA Toolkit Requirements
! Related
!CUDA Driver Requirements
!Architecture
!OS Name
!OS Version
!Kernel Version
!gcc Version
!Glibc Version
|-
|cuDNN 8.8.1 for CUDA 12.x
|NVIDIA Hopper™3
Compute Capability 5.0 or higher
|CUDA Toolkit 12.0
|
|
|
|
|
|
|
|-
|cuDNN 8.8.1 for CUDA 11.x
|NVIDIA Ada Lovelace Architecture4
NVIDIA Ampere Architecture
NVIDIA Turing™
NVIDIA Volta™
NVIDIA Pascal
NVIDIA GPU with Compute Capability SM 5.0 - SM 8.7
|CUDA Toolkit 11.8 or later
|
|
|
|
|
|
|
|-
| rowspan="4" |cuDNN 8.3.x
| rowspan="13" |NVIDIA GPU with
Compute Capability 3.5 or higher
| rowspan="4" |CUDA Toolkit 11.5 or later
| rowspan="4" |CUDA Driver 450.80.02 or later
| rowspan="17" |x86_64
|Ubuntu
|20.04 LTS
|5.4.0-58-generic
|7.5.0
|2.31
|-
|Ubuntu
|18.04 LTS
|4.15.0-101-generic
|7.5.0
|2.27
|-
|
|
|
|
|
|-
|CentOS
|7
|3.10.0-1160.45.1
|8.3.0
|2.17
|-
| rowspan="3" |cuDNN 8.2.x
| rowspan="3" |CUDA Toolkit 11.2 or later
| rowspan="3" |CUDA Driver 450.36.06 or later
|Ubuntu
|20.04 LTS
|5.4.0-58-generic
|7.5.0
|2.31
|-
|Ubuntu
|18.04 LTS
|4.15.0-101-generic
|7.5.0
|2.27
|-
|CentOS
|7
|3.10.0-1160.45.1
|8.3.0
|2.17
|-
| rowspan="3" |cuDNN 8.1.x
| rowspan="3" |CUDA Toolkit 11.0 or later
| rowspan="3" |CUDA Driver 450.36.06 or later
|Ubuntu
|20.04 LTS
|5.4.0-58-generic
|7.5.0
|2.31
|-
|Ubuntu
|18.04 LTS
|4.15.0-101-generic
|7.5.0
|2.27
|-
|CentOS
|7
|3.10.0-1160.45.1
|8.3.0
|2.17
|-
| rowspan="3" |cuDNN 8.0.x
| rowspan="3" |CUDA Toolkit 11.0 or later
| rowspan="3" |CUDA Driver 450.36.06 or later
|Ubuntu
|20.04 LTS
|5.4.0-58-generic
|7.5.0
|2.31
|-
|Ubuntu
|18.04 LTS
|4.15.0-101-generic
|7.5.0
|2.27
|-
|CentOS
|7
|3.10.0-1160.45.1
|8.3.0
|2.17
|-
| rowspan="2" |cuDNN 7.6.x
| rowspan="4" |NVIDIA GPU with
Compute Capability 3.0 or higher
| rowspan="2" |CUDA Toolkit 10.0 or later
| rowspan="2" |CUDA Driver 410.48 or later
|Ubuntu
|18.04 LTS
|4.15.0-101-generic
|7.3.0
|2.27
|-
|CentOS
|7
|3.10.0-1160.45.1
|8.3.0
|2.17
|-
| rowspan="2" |cuDNN 7.5.x
| rowspan="2" |CUDA Toolkit 9.0 or later
| rowspan="2" |CUDA Driver 384.81 or later
|Ubuntu
|16.04 LTS
|4.15.0-101-generic
|5.4.0
|2.23
|-
|-
|CentOS
| CuDNN
|7
| HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념
|3.10.0-1160.45.
| [[Linux]], [[Server]]
|
|
|}
|}
== Detailed Explanation ==
= CuDNN =
|status=Draft
|owner=Knowledge Agent
|last_update=2026-07-16
|review=Pending
}}
NVIDIA [[CUDA]] Deep Neural [[Network]] 라이브러리. 딥러닝 연산을 가속화하기 위한 GPU 최적화 primitives 모음.
* 무엇인가? NVIDIA의 딥러닝 전용 GPU 가속 라이브러리 (Convolution, Pooling, Normalization 등)
* 왜 필요한가? CUDA와 GPU 하드웨어 간 최적화된 연산으로 딥러닝 훈련/추론 속도 향상
* 언제 사용하는가? TensorFlow, PyTorch 등 모든 주요 딥러닝 프레임워크와 함께 사용
cuDNN 버전별 호환성 매트릭스 제공 — CUDA Toolkit, 드라이버, GPU 아키텍처 간 매칭 가이드
* Goal: CUDA 관련 프로젝트 빌드 전 올바른 cuDNN 버전 선택 지원
* Scope: cuDNN 7.x ~ 8.x 버전 매트릭스, 설치 요구사항
* Non-goals: cuDNN API 상세 문서화, 커스텀 연산 구현 가이드
{| class="wikitable"
! Concept
! Description
! Related
== Best Practices ==
* 최신 버전 사용 권장
* 공식 문서 참고
* 테스트 환경에서 먼저 검증
== References ==
* [https://wiki.hpcmate.com CuDNN]
== Related Pages ==
* [[Linux]]
* [[Server]]
* [[Hardware]]
* [[Network]]
[[Category:Server]]
== Knowledge Graph ==
Related
→ [[Linux]]
→ [[Server]]
→ [[Hardware]]
→ [[Network]]
[[Category:Reference]]

Latest revision as of 11:27, 17 July 2026

Template:Status

Template:TOC

Overview

CuDNN에 대한 기술 문서입니다.

Summary

  • 무엇인가? - CuDNN
  • 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
  • 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시


Purpose

이 문서가 존재하는 이유

  • Goal: CuDNN에 대한 기술 정보 제공
  • Scope: CuDNN의 개념, 사용법, 설정
  • Non-goals: 다른 주제로의 확장


Key Concepts

Concept Description Related
CuDNN HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념 Linux, Server


Detailed Explanation

CuDNN

|status=Draft |owner=Knowledge Agent |last_update=2026-07-16 |review=Pending }} NVIDIA CUDA Deep Neural Network 라이브러리. 딥러닝 연산을 가속화하기 위한 GPU 최적화 primitives 모음.

  • 무엇인가? NVIDIA의 딥러닝 전용 GPU 가속 라이브러리 (Convolution, Pooling, Normalization 등)
  • 왜 필요한가? CUDA와 GPU 하드웨어 간 최적화된 연산으로 딥러닝 훈련/추론 속도 향상
  • 언제 사용하는가? TensorFlow, PyTorch 등 모든 주요 딥러닝 프레임워크와 함께 사용

cuDNN 버전별 호환성 매트릭스 제공 — CUDA Toolkit, 드라이버, GPU 아키텍처 간 매칭 가이드

  • Goal: CUDA 관련 프로젝트 빌드 전 올바른 cuDNN 버전 선택 지원
  • Scope: cuDNN 7.x ~ 8.x 버전 매트릭스, 설치 요구사항
  • Non-goals: cuDNN API 상세 문서화, 커스텀 연산 구현 가이드
Concept Description Related


Best Practices

  • 최신 버전 사용 권장
  • 공식 문서 참고
  • 테스트 환경에서 먼저 검증


References


Related Pages

Knowledge Graph

Related

→ Linux → Server → Hardware → Network

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