不同版本的CUDA切换,详细步骤:

PyTorch 2.7

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

最近遇到做大模型的项目,需要特定的cuda版本,但是电脑上之前已经安装了其他版本的CUDA,为了不影响之前的环境,考虑安装一个并行的CUDA,在实际操作时,根据需要进行链接使用,于是开始下面的步骤:

1、安装其他版本的CUDA ,这里我需要的版本是11.6:

知乎 - 安全中心从官网下载得到runfile版本。

2、进入下载路径,安装runfile

sudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

3、点击continue,accept;

4、不安装驱动

5、不安装软链接。安装完成后会提示没有加入环境导致不成功,没有关系,之后会通过软链接完成配置

6、安装cudnn

参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/583545639?utm_id=0

7、配置环境变量:

打开.bashrc文件并修改环境变量,若安装其他版本CUDA时候设置过PATH, 将其注释掉。

sudo gedit ~/.bashrc

#在bashrc末尾添加(如下图)
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

8、利用软链接切换CUDA版本

cd /usr/local
stat cuda
sudo rm -rf cuda 
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.6 /usr/local/cuda

## 切换CUDA版本后,需要重启电脑

9、重启后,可以看见CUDA, cuDNN已成功切换

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