ubuntu技巧--ubuntu卸载cuda toolkit

 

1,

cd /usr/local/cuda6.5/bin/
sudo ./uninstall_****
  • 1
  • 2

2,

sudo apt-get purge --auto-remove nvidia-cuda-toolkit
  • 1

3, delete the /opt/cuda and ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK

4, 打开~/.bashrc
删除

export PATH=$PATH:/opt/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cuda/lib:/opt/cuda/lib64 
<think>好的,我需要帮用户解决在Ubuntu上安装nvidia-cuda-toolkit的问题。首先,我得回忆一下用户提供的引用内容,尤其是引用4和5提到的常见陷阱。用户可能已经尝试过错误的安装方法,导致版本冲突或驱动问题。 根据引用4,用户提到直接运行apt install nvidia-cuda-toolkit会安装错误的驱动和CUDA版本,比如384驱动和CUDA 7.9,这显然过时了。所以,我需要建议用户避免使用这种方法。正确的做法应该从NVIDIA官网下载合适的CUDA Toolkit版本,或者通过官方仓库安装。 引用3提到升级CUDA可能需要更新NVIDIA驱动,所以安装前最好确保驱动已经正确安装并且兼容。引用1和2讨论了nvidia-container-toolkit的安装,但用户的问题是关于CUDA Toolkit的,所以可能需要分开处理这两个部分。 用户需要明确的步骤:首先检查系统兼容性,然后添加官方CUDA仓库,安装指定的CUDA版本,最后配置环境变量。同时,要提醒用户不要使用apt install nvidia-cuda-toolkit,而是使用runfile或deb包来安装,以避免版本冲突。 另外,用户可能需要验证安装是否成功,比如通过nvcc -V和nvidia-smi检查版本是否一致。如果出现不一致的情况,可能需要调整环境变量路径,确保正确版本的CUDA被优先使用。 最后,生成相关问题时,要考虑用户可能遇到的后续问题,比如驱动兼容性、多版本管理,以及容器环境中的CUDA使用,这些都能帮助用户更全面地解决问题。</think>### 在 Ubuntu 上安装 NVIDIA CUDA Toolkit 的步骤 #### 1. **检查系统兼容性** - 确认显卡支持 CUDA:运行 `lspci | grep -i nvidia` 查看显卡型号。 - 检查系统内核版本:`uname -m && cat /etc/*release`。 - 确保已安装兼容的 NVIDIA 驱动程序(推荐使用官方驱动): ```bash sudo apt install nvidia-driver-535 # 以535版本为例,需根据显卡型号调整 ``` 安装后重启并验证驱动状态:`nvidia-smi`[^4][^5]。 #### 2. **通过官方仓库安装 CUDA Toolkit** **方法一:使用 NVIDIA 官方仓库(推荐)** ```bash # 添加 CUDA 仓库密钥 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb # 更新仓库列表 sudo apt update # 安装指定版本(例如 CUDA 12.2) sudo apt install cuda-12-2 ``` **方法二:手动下载 runfile(灵活控制组件)** - 从 [CUDA Toolkit 官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 选择对应版本的 `.run` 文件。 - 执行安装: ```bash sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run ``` **注意**:安装时取消勾选驱动安装(若已单独安装驱动)[^4][^5]。 #### 3. **配置环境变量** ```bash # 添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} # 应用配置 source ~/.bashrc ``` #### 4. **验证安装** - 检查 CUDA 编译器版本: ```bash nvcc --version # 应显示安装的 CUDA 版本(如 12.2) ``` - 对比驱动与 CUDA 兼容性: ```bash nvidia-smi # 输出的 CUDA Version 应为支持的最高版本,可能与实际安装版本不同 ``` 若 `nvcc -V` 与 `nvidia-smi` 显示版本不一致,需检查环境变量是否指向正确路径[^5]。 --- ###
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