Ubuntu22.04下载显卡驱动和CUDA+cuDNN
注:笔记本电脑-显卡 RTX4060 - CUDA11.8 - cuDNN8.9.7
1:显卡驱动
已经安装驱动的,以此卸载已下载驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
新机器直接进行以下
# 查看驱动列表
sudo apt install aptitude sudo aptitude search nvidia-driver-*
显卡驱动一般选择最新版,后缀server服务器版本,可进行多卡集成作业
# 回车后继续 sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-dirver-版本号-server
之后重启系统让显卡驱动生效
终端输入 : nvidia-smi
2:CUDA版本的选择与安装
CUDA各版本下载网址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive/
cuDNN各版本下载网址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse805-111
或者
https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/cudnn/linux-x86_64/
我选择CUDA11.8+cuDNN8.9.7.29
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
选择continue
输入accept
按空格取消选择第一项(Nvidia驱动已安装)
最后install
配置环境变量
# 配置环境变量:在家目录下 ~/.bashrc 的最下面添加: # CUDA库函数的路径 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH # CUDA头文件的路径 export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda-11.8/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH # CUDA家目录 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8 # CUDA可执行命令的路径 export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
# 使环境生效
source ~/.bashrc
3:cuDNN安装
安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
# 进入cuda版本目录,建立软链接
cd /usr/local/cuda-11.8 sudo ln -sf libcudnn.so.8.9.7 libcudnn.so.8 sudo ln -sf libcudnn.so.8 libcudnn.so sudo tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz -C /usr/local/ -v
# 方法不是所有人都适用,若有问题,或可尝试以下 #安装cudnn是通过tar包进行安装的,注意有软链接的问题。不能只cp过去,软链接复制过去就变了。 tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz $ cd cudnn* (cudnn减压后的目录) $ sudo cp include/* /usr/local/cuda/include $ cd lib $ tar czvf ../lib64.tar * (把lib里的所有文件进行压缩,放到上一层目录下,名字叫lib64.tar) $ sudo tar -xvf ../lib64.tar -C /usr/local/cuda/lib64 -v (保证lib里边的软连接没有变)
验证
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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