diff --git a/serving/README.md b/serving/README.md
index 6d219b5c212f6c55caccd1ea468471662299e23a..60a604d79327965fa8edaab25683c9d4aacc564a 100644
--- a/serving/README.md
+++ b/serving/README.md
@@ -33,22 +33,16 @@ nccl  | 2.4.7
 yum -y install openssl openssl-devel golang bzip2-libs bzip2-devel
 ```
 #### 2.2.2. 安装GPU预测的依赖项（如果需要使用GPU预测，必须执行此步骤）
-#### 2.2.2.1. 安装配置CUDA9.2以及cuDNN 7.1.4
-该百度云机器已经安装CUDA以及cuDNN，仅需复制相关头文件与链接库(具体目录以自己测试的机器为准)。
+#### 2.2.2.1. 安装配置CUDA 9.2以及cuDNN 7.1.4
+请确保正确安装CUDA 9.2以及cuDNN 7.1.4. 以下为安装CUDA和cuDNN的官方教程。
 
 ```bash
-# 看情况确定是否需要安装 cudnn
-# 进入 cudnn 根目录
-cd /home/work/cudnn/cudnn7.1.4
-# 拷贝头文件
-cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
-# 拷贝链接库
-cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
-# 修改头文件、链接库访问权限
-chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
+安装CUDA教程: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=CentOS&target_version=7&target_type=rpmnetwork
+
+安装cuDNN教程: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
 ```
 
-#### 2.2.2.2. 安装nccl库
+#### 2.2.2.2. 安装nccl库（如果已安装nccl 2.4.7请忽略该步骤）
 
 ```bash
 # 下载文件 nccl-repo-rhel7-2.4.7-ga-cuda9.2-1-1.x86_64.rpm
diff --git a/serving/UBUNTU.md b/serving/UBUNTU.md
index 9d66680320841e2183f74d3341c330900e22ac92..ecbd846731ab3e6b7fcb4c95840d82b450c375b8 100644
--- a/serving/UBUNTU.md
+++ b/serving/UBUNTU.md
@@ -16,10 +16,10 @@ ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcurl.so.4.4.0 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcu
 ```
 
 ## 3. 安装GPU依赖项（如果需要使用GPU预测，必须执行此步骤）
-### 3.1. 安装配置CUDA9.2以及cuDNN 7.1.4
+### 3.1. 安装配置CUDA 9.2以及cuDNN 7.1.4
 方法与[预编译安装流程](README.md) 2.2.2.1节一样。
 
-### 3.2. 安装nccl库
+### 3.2. 安装nccl库（如果已安装nccl 2.4.7请忽略该步骤）
 
 ```bash
 # 下载nccl相关的deb包