在进行深度学习任务时，使用GPU可以大大加快模型训练的速度。而在使用GPU进行深度学习任务时，通常会使用基于CUDA架构的cuDNN库。cuDNN是一个针对深度神经网络（DNN）的加速库，它优化了卷积神经网络（CNN）这种常用的神经网络模型的实现。针对在Linux系统上使用cuDNN进行深度学习任务的用户，下载并安装cuDNN for Linux是必不可少的一步。

首先，要下载cuDNN for Linux，需要前往NVIDIA官方网站的cuDNN页面。在该页面上，可以找到适用于不同版本的Linux系统的cuDNN压缩包，包括针对不同CUDA版本的cuDNN。选择合适的cuDNN版本并下载对应压缩包。

下载完成后，需要解压cuDNN压缩包。在解压后的文件夹中，通常会包含bin、include和lib等文件夹，分别对应着cuDNN的可执行文件、头文件和库文件。将这些文件夹中的内容复制到系统对应的目录下，比如将bin中的可执行文件复制到/usr/bin，include中的头文件复制到/usr/include，lib中的库文件复制到/usr/lib等。

接下来，需要配置系统环境变量，以便系统能够正确识别cuDNN。打开.bashrc或者.bash_profile文件，添加如下环境变量配置：
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CPATH=/usr/include:$CPATH
```

保存文件并执行source ~/.bashrc或者source ~/.bash_profile命令使环境变量生效。此时，系统已经完成了cuDNN的安装和配置，可以在深度学习任务中使用cuDNN来加速模型训练了。

总的来说，下载并安装cuDNN for Linux是一项必不可少的工作，它可以为在Linux系统上进行深度学习任务的用户提供更快速的模型训练体验。通过按照上述步骤，用户可以顺利下载、解压并配置cuDNN，从而为深度学习任务的顺利进行打下基础。希望在这篇文章中的步骤和提示对使用cuDNN for Linux的用户有所帮助。