ubuntu18.04安装cuda记录

blackome

已于 2024-07-02 14:55:48 修改

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文章标签： linux ubuntu 运维 pytorch

于 2024-07-02 14:16:53 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/blackome/article/details/140125649

版权

nvidia-smi

右上角的cuda version:11.4，表示的是当前驱动支持的最高cuda版本是11.4，仍然需要自行手动安装cuda，所以我后续安装的版本是11.3

CUDA支持的显卡驱动版本

官网：1. CUDA 12.5 Release Notes — Release Notes 12.5 documentation (nvidia.com)

安装cuda

在官网安装时最好选择runfile，不建议选Network，因为官网默认给的代码里没有指定版本号，容易出现不兼容的情况

安装完成之后会显示

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cuda 11.4安装 in Ubuntu18.04

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耐心等待安装，安装完成后需要配置环境变量，在终端中输入gedit ~/.bashrc，在最后面添加两行，这里的cuda-11.4需要改为你安装的版本，比如cuda-10.2。pytorch安装的cuda版本不能超过你安装的cuda版本，比如我是11.4，那么我可以安装11.3版本，也就是较低的最近版。对于初始的ubuntu18.04系统，应该是不带cuda的，需要自己安装，但是有NVIDIA驱动。，若出现如下输出即安装成功，这里11.4就是我的cuda版本。首先查看自己的cuda版本，记住它。

ubuntu18.04安装cuda12.8

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<think>嗯，用户想在Ubuntu 18.04上安装CUDA 12.8，但看起来CUDA 12.8可能不存在，或者用户可能打错了版本号。首先，我需要确认CUDA的版本。目前最新的稳定版本是CUDA 12.x系列，比如12.2或12.3，但12.8似乎不存在。可能用户是想安装CUDA 10.0或者11.8之类的？或者是笔误？接下来，我需要检查Ubuntu 18.04对CUDA版本的支持情况。根据官方文档，Ubuntu 18.04支持的CUDA版本可能有限，较新的CUDA版本可能需要更新的Linux内核或系统库。例如，CUDA 12.x可能需要更高版本的GCC或内核版本，而Ubuntu 18.04默认的可能不满足这些要求。比如，CUDA 12.0要求GCC 11以上，但Ubuntu 18.04的GCC版本是7.5，这显然不兼容。另外，用户提供的引用中有提到CUDA 10.0的安装过程，但用户现在想安装的是更高版本，这可能导致依赖问题。需要检查CUDA 12.8的系统要求，如果确实存在的话，或者确认版本号是否正确。另外，用户之前安装CUDA 10.0时遇到了依赖库缺失的问题，如libGLU.so、libXi.so等，这说明在安装CUDA时需要确保这些依赖库已安装。对于较新的CUDA版本，可能需要更多的依赖项，或者需要手动安装这些库。还需要考虑NVIDIA驱动的兼容性。CUDA 12.x可能需要特定版本的NVIDIA驱动，而Ubuntu 18.04的默认驱动仓库可能没有这些版本。可能需要添加PPA源或从NVIDIA官网下载驱动。此外，用户提到安装过程中遇到引导问题，可能与UEFI和Legacy模式有关，所以在安装驱动和CUDA时，可能需要确保系统在正确的引导模式下运行，避免启动问题。如果用户确实需要CUDA 12.8，但该版本不存在，可能需要建议用户确认版本号，或者考虑升级Ubuntu系统到更高版本（如20.04或22.04）以获得对新CUDA版本的支持。如果用户必须使用Ubuntu 18.04，可能需要寻找兼容的CUDA版本，或者从源码编译，但这可能比较复杂。总结步骤可能包括：确认CUDA版本是否存在，检查系统依赖，安装合适的NVIDIA驱动，处理可能的依赖库缺失，以及处理引导模式的问题。同时，用户可能需要参考官方文档和社区资源来解决安装过程中的问题。</think>根据提供的引用内容和系统环境要求，Ubuntu 18.04安装CUDA需注意以下关键步骤和限制条件： ### 一、版本兼容性核查 1. **CUDA 12.8不存在**，目前最新版本为CUDA 12.3（截至2023年10月）。若需安装CUDA 10.x系列，需注意： - **Python 3.5**需通过虚拟环境管理 - **GCC版本限制**：CUDA 10.0要求GCC ≤ 8，Ubuntu 18.04默认GCC 7.5符合条件 - **内核兼容性**：需确保Linux内核版本≥4.15（Ubuntu 18.04默认内核为4.15） ### 二、系统准备 1. **图形界面禁用**（避免驱动冲突）： ```bash sudo systemctl stop lightdm sudo systemctl disable lightdm ``` 2. **依赖库安装**（解决报错`Missing recommended library`）： ```bash sudo apt install libglu1-mesa libxi-dev libxmu-dev libgl1-mesa-glx ``` ### 三、驱动安装 1. **推荐方式**（避免手动安装风险）： ```bash sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 完成后通过`nvidia-smi`验证驱动版本是否≥CUDA要求[^2][^4] ### 四、CUDA Toolkit安装 1. **离线安装包选择**（示例为CUDA 10.0）： ```bash sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --override ``` - 安装时**取消勾选Driver安装**（避免覆盖已装驱动） - 添加环境变量至`~/.bashrc`： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` ### 五、验证安装 1. **编译测试样例**： ```bash cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery ``` 输出应包含`Result = PASS` ### 六、已知问题规避 1. **UEFI引导冲突**：若出现`no bootable devices`，需在BIOS中将启动模式改为`UEFI only`[^5] 2. **TensorFlow版本匹配**：CUDA 10.0对应TensorFlow 1.14需通过`pip install tensorflow-gpu==1.14.0`安装[^3]