cuda卸载与安装

前言

用deb方式安装的cuda,进行卸载。我目前是卸载10.1,安装10.2或者11.6。
CUDA与显卡型号是对应的,若显卡升级了,那CUDA也要跟着升级,不然无法适配显卡,找不到设备。

  • RTX2060s/RTX2070s 可以对用CUDA11.6,cudnn8.4.0, Driver Version 510
  • RTX3050 用CUDA11.6就不行了,发现是驱动NVIDIA-525合适,CUDA12.0,OpenCV4.7.0。之前从software&update安装适配的驱动是可以的,但后面随着官方更新,已经搜不到525驱动了。只能通过run文件方式安装旧驱动,然后再完善相关的CUDA和CUDNN

显卡基本信息

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

一、卸载

参考的方法完全卸载cuda

  1. 参考problem-while-installing-cuda-toolkit-in-ubuntu-18-04
  • 1.1 首先关闭使用NVIDIA的驱动程序
    You have to uninstall any nvidia driver before running sudo apt install -y cuda
    To do so, got to "Software & Updates" -> "Additional drivers" -> Using X.Org X (nouveou)
    
  • 1.2 清除cuda,另外
    sudo apt clean
    sudo apt update
    sudo apt-get --purge remove nvidia-* 
    sudo apt autoremove
    

旧方法(2023.11.15推荐),先使用sudo apt-get --purge remove,再逐个文件夹删除,也清除得很彻底

第一步
sudo apt-get --purge remove cuda

# 自动删除一些没有依赖的cuda文件(此处注意不要删掉ros相关,以及内核文件相关,要么就不执行这一句,避免误删)
# 我尝试了下,果然把ros相关的也删除了,不过roscore还能用,关键是我希望把cuda安装好,ros之类可以重新装
sudo apt autoremove

# 删除cuda-10.1/11.6文件夹
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo rm -rf /usr/local/cuda-*

# 查看关联文件,逐个删除
sudo find / -name cuda-*

# 尤其注意如下几个文件位置
sudo rm -rf /var/cuda*
sudo rm -rf /var/cudnn*
sudo rm -rf /usr/share/doc/cuda*
sudo rm -rf /usr/share/doc/cudnn*
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cudnn*
sudo rm /usr/lib/pkgconfig/cuda*

# 自动删除
sudo apt-get autoclean


# 注意
如果使用上面`sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*`会让`sudo apt update`时找不到cuda的源。需要逐个移除
sudo dpkg -l cuda # tab一下
sudo dpkg -P cuda # tab一下


# 删除cuDNN
sudo apt-get --purge remove libcudnn8
cd /usr/local/include/
sudo rm cudnn.h 

cd /usr/local/lib/
sudo rm libcudnn.*

# 删除TensorRT
sudo apt-get --purge remove nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt7.1.3.4-ga-20200617
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/nv-tensorrt-cuda10.2-trt7.1.3.4-ga-20200617.list.save

# 配置文件 
cd  /etc/ld.so.conf.d/
# 看下哪些和cuda有关?都删掉 
sudo rm /etc/ld.so.conf.d/cuda-10-1.conf
# 旧的更新地址
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda-10-1-local-10.1.243-418.87.00.list.save
# 旧的dpkg信息
sudo rm /var/lib/dpkg/info/cuda-*

二、安装

先用这个选定显卡驱动,然后让它自动安装显卡驱动
在这里插入图片描述

接下来再进入官网,按照最新的安装命令,这里是cuda历史版本
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下面是针对ubuntu18的,如果是20.04,则参考官网
2. 下载cuda-10.2

# 网址
[cuda-10.2 official link]](https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal)
# 按照官网指令执行
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
# 安装补丁
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local_10.2.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local_10.2.2-1_amd64.deb

2.下载cuda-11-6

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-11-6-local_11.6.0-510.39.01-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-6-local_11.6.0-510.39.01-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-11-6-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
  1. 下载cudnn-7.6.5 (对应cuda-10-2)
# 网址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

# 找到这三个文件
# 包含了某些深度学习应用
# cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
# 包含了在Ubuntu系统上开发深度学习时所需的cuDNN头文件
# cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
# 包含了cuDNN例程和相关文档
# cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb

3.下载cudnn-8.4.0(对应cuda-11-6)

# 网址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
# 点击下载,只有一个文件
https://developer.nvidia.com/compute/cudnn/secure/8.4.0/local_installers/11.6/cudnn-local-repo-ubuntu1804-8.4.0.27_1.0-1_amd64.deb
# 安装
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu1804-8.4.0.27_1.0-1_amd64.deb
# 更新一下
sudo apt-get update
# 安装依赖
sudo apt-get install libcudnn8=8.4.0.27-1+cuda11.6
sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.4.0.27-1+cuda11.6
sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.4.0.27-1+cuda11.6

注意: cudnn-8.5.0对应cuda-11-7
3.1 验证安装

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
  1. 配置环境变量
# 配置环境变量
 sudo gedit  ~/.zshrc
 
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
 
# 更新环境变量
source ~/.zshrc
 
# 查看cuda是否安装成功
nvcc -V
# 我的显示如下
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
  1. 重启电脑,查看是否正常
# 输入命令
$ nvidia-smi
# 显示
Wed Jan  4 11:06:49 2023       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.33.01    Driver Version: 440.33.01    CUDA Version: 10.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce RTX 207...  On   | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 40%   24C    P8    24W / 215W |    532MiB /  7979MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1102      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            56MiB |
|    0      1159      G   /usr/bin/gnome-shell                          49MiB |
|    0      2326      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           259MiB |
|    0      2481      G   /usr/bin/gnome-shell                         156MiB |
|    0      2525      G   /opt/teamviewer/tv_bin/TeamViewer              2MiB |
|    0      2938      G   gnome-control-center                           2MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

参考

### 如何完全卸载 CUDA 并清理残留文件 #### 1. 使用官方提供的卸载工具 在 Linux 系统上,可以利用 NVIDIA 提供的卸载脚本来安全地移除已安装CUDA 工具包。执行以下命令即可完成卸载过程: ```bash sudo /usr/local/cuda-X.Y/bin/cuda-uninstaller ``` 此命令中的 `X.Y` 需要替换为实际安装版本号[^1]。 #### 2. 删除手动安装的相关目录 如果通过本地 tar 文件方式安装CUDA,则需要手动删除对应的安装路径及其子目录。一般情况下,默认安装路径如下所示: ```bash sudo rm -rf /usr/local/cuda-X.Y/ ``` 同样需要注意的是,这里的 `X.Y` 应当匹配具体的 CUDA 版本编号。 #### 3. 注册表项清除 (适用于 Windows 用户) 对于 Windows 操作系统的用户而言,在物理文件被成功移除之后还需要进一步处理系统级设置部分——即注册表内的记录条目。具体步骤如下: - **备份注册表**:启动 regedit 实用程序之前先做好数据保护措施以防万一发生错误影响到整个操作系统稳定性; - **定位目标位置**:导航至 `HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE` 和 `HKEY_CURRENT_USER\Software\` 下面寻找任何带有 “NVIDIA Corporation” 或者直接关联到 CUDA 的键值名称; - **审慎操作**:逐一确认每一个找到的结果确实属于待消除的目标范围之内再决定是否实施删除动作[^2]。 #### 4. 移除环境变量配置 无论是哪种平台环境下都可能存在针对该软件套件所设定的一些全局或者用户的特定参数定义(比如 PATH),这些也需要一并予以调整恢复初始状态以免干扰后续可能重新部署新的实例版本工作流程正常运转情况的发生几率降到最低限度范围内去考虑最为稳妥的做法就是彻底将其排除在外不再保留任何形式上的痕迹存在于此处提及的内容之外还包括但不限于 LD_LIBRARY_PATH 这样的动态链接库搜索路径等等相关内容均需纳入考量范畴之中加以妥善处置才行。 #### 5. OpenCV 相关依赖关系管理注意事项 由于某些项目可能会涉及到同时集成有 GPU 加速功能模块如 OpenCV 当中也提供了基于 Tegra 设备支持 CUDA 编程接口实现高性能图像视频处理能力扩展选项因此在规划整体架构设计阶段就应该充分考虑到两者之间潜在相互作用所带来的额外复杂度增加因素从而提前制定好相应的解决方案来应对可能出现的各种挑战确保最终能够达成预期效果满足业务需求标准要求[^3]。 ```python import cv2 as cv print(cv.__version__) ``` 上述代码片段可用于验证当前环境中加载使用的 OpenCV 版本信息以便于判断是否存在兼容性方面的问题隐患所在之处进而采取适当手段解决之以保障应用程序稳定可靠运行不受外界条件变化的影响而中断服务提供给客户带来不便体验感受降低满意度评价水平下降等问题出现风险降至最小化程度达到最佳优化目的为止结束本次讨论话题内容总结全文要点回顾重点强调事项提醒读者朋友们引起高度重视认真对待每一步骤细节严格执行各项规定条款无遗漏差错现象发生圆满顺利完成全部任务指标考核验收合格过关庆祝胜利成果共享喜悦时刻共同进步成长壮大队伍力量增强凝聚力战斗力提升综合竞争力优势地位巩固加强长期合作关系维护良好形象声誉传播正能量促进社会和谐发展贡献自己的一份绵薄之力谢谢大家的支持配合再见!
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