Ubuntu 安装 CUDA
显卡:Nvidia GF MX150
CUDA:CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
CuDNN:NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。[CUDA与CuDNN区别;出处]
1、安装Nvidia驱动
快捷安装,打开软件和更新->附加驱动,自动搜索显卡驱动,选择其中一个驱动版本;点击应用更改等待安装完成,重启即可;(如下图)
2、安装CUDA10.2
利用deb安装快捷简便
(1)打开CUDA官网,找到相应的版本(如下图)[网址],按照说明安装;
(2)配置CUDA环境变量
在.bashrc末尾添加两行环境变量
export PATH=$PATH:$/usr/local/cuda-10.2/bin #根据CUDA版本更换路径 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} #根据CUDA版本更换路径
保存并退出;并执行
source ~/.bashrc
(3)重启电脑,并测试CUDA
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
如出现以下FAIL,则未重启电脑,重启后即会解决
./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 803 -> system has unsupported display driver / cuda driver combination Result = FAIL
如出现以下,则安装成功
-------------------------------------------------- deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 10.2, CUDA Runtime Version = 10.2, NumDevs = 1 Result = PASS
3、安装CuDNN
(1)下载[网址],需要提前注册,找到对应版本,下载cuDNN Library for Linux压缩包即可
(2)解压压缩包,并终端进入文件夹,执行以下
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
(3)测试
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
出现以下内容,则安装成功
#define CUDNN_MAJOR 7 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5 -- #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) #include "driver_types.h"
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