【汇总】CUDA、cudnn版本查询,cudnn版本升级(Linux)

查看 CUDA 版本:

cat /usr/local/cuda/version.txt

查看 CUDNN 版本:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 3
#define CUDNN_PATCHLEVEL 1

输出前三行如上,版本就是7.3.1

 

升级 CUDNN 版本: 

  1. 下载新版本cudnn(官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),本文介绍tgz版本(末尾带“for Linux”的那一项)的安装,因为它通用。
  2. 解压下载好的压缩包,命令:
    tar zxvf  【cudnn压缩包名】.tgz -C 【路径】 

    解压出一个名为cuda的文件夹,文件夹包含include和lib64两个文件夹。

  3. 删除旧版本cudnn
    sudo rm /usr/local/cuda/include/cudnn.h
    sudo rm /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

     

  4. 放入新版本cudnn

    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
    sudo cp cuda/lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/

     

  5. 运行动态链接库管理命令:(不确定需不需要sudo)

    ldconfig

     

  6. 完成更新,可以运行程序看看

 

 

【转载自 https://blog.youkuaiyun.com/u011394059/article/details/78455252

【转载自 https://www.cnblogs.com/yinyl/p/9274615.html

【转载自 https://blog.youkuaiyun.com/zong596568821xp/article/details/86098833

<think>好的,用户想查询CUDAcuDNN版本兼容性及安装配置。首先,我需要整理CUDAcuDNN之间的版本对应关系。根据引用[3],CUDA和显卡驱动版本有对应关系,不能随意选择。比如,CUDA 12.x需要驱动版本至少535以上,而CUDA 11.x需要450以上。然后,cuDNN版本必须与CUDA严格匹配,例如cuDNN 8.9.x对应CUDA 11.x,8.9.7对应CUDA 12.x。 接下来是安装步骤。用户可能是在不同的操作系统上安装,比如Windows或Ubuntu。根据引用[1]和[2],安装CUDA的一般步骤包括下载对应版本的安装包,运行安装程序,然后添加环境变量。对于cuDNN,下载后需要将文件复制到CUDA的安装目录,并设置环境变量。验证安装是否成功可以通过命令行工具,比如nvcc --version检查CUDA,或者运行示例程序检查cuDNN。 还要注意多版本共存的问题,引用[2]提到可以安装多个CUDA版本,通过环境变量切换。这可能对需要不同CUDA版本的项目有帮助。另外,显卡驱动的兼容性非常重要,用户需要先确认自己的驱动版本是否支持目标CUDA版本,必要时升级驱动。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何检查驱动兼容性、多版本管理、安装失败处理,以及与其他框架的兼容性,比如TensorFlow或PyTorch。确保回答覆盖了用户可能遇到的常见问题,帮助他们顺利配置开发环境。</think>### CUDAcuDNN版本兼容性及安装配置指南 #### 一、版本兼容性关系 1. **CUDA与显卡驱动** CUDA版本受显卡驱动限制,例如: - CUDA 12.x需要NVIDIA驱动版本≥535.43.02[^3] - CUDA 11.x需要驱动版本≥450.80.02 - 可通过`nvidia-smi`命令查看当前驱动版本 2. **CUDAcuDNN** cuDNN版本必须严格匹配CUDA版本,例如: - cuDNN 8.9.x ➔ CUDA 11.x - cuDNN 8.9.7 ➔ CUDA 12.1 - 可通过[NVIDIA官方文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html)查询详细对应关系 #### 二、安装流程 **步骤1:安装CUDA** 1. **下载** - 官网选择对应版本:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive - 示例命令(Ubuntu): ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run ``` 2. **安装** ```bash sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run ``` 安装时取消勾选显卡驱动(若已安装) 3. **环境变量配置** 在`~/.bashrc`添加: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` **步骤2:安装cuDNN** 1. **下载** 官网需登录后选择与CUDA匹配的版本:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2. **安装(Ubuntu示例)** ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-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 ``` 3. **验证** ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` #### 三、多版本管理 1. 通过修改环境变量切换CUDA版本: ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8 ``` 2. 使用`update-alternatives`工具管理多版本[^2] #### 四、常见问题排查 1. **驱动不兼容** 使用`nvidia-smi`确认驱动版本支持当前CUDA版本 2. **cuDNN验证失败** 检查文件复制路径是否包含所有`.h`头文件和`.so`库文件
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