Linux下安装CUDA、cuDNN以及MindSpore GPU计算框架

本文详细介绍了在Linux系统上安装CUDA、cuDNN和MindSpore GPU计算框架的步骤。首先从NVIDIA官网下载CUDA安装包,然后添加APT存储库并更新环境变量验证安装。接着,下载cuDNN并将其库文件复制到CUDA路径,验证安装。最后,确保Python和pip已安装,通过pip安装MindSpore,完成深度学习环境搭建。

在Linux系统上进行深度学习开发时,安装适当的GPU加速库和计算框架是非常重要的。本文将详细介绍如何在Linux上安装CUDA、cuDNN以及MindSpore GPU计算框架。

安装CUDA

CUDA是由NVIDIA提供的用于GPU加速计算的并行计算平台和API。以下是安装CUDA的步骤:

  1. 首先,访问NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ↗)下载适用于您的Linux系统版本的CUDA安装包。

  2. 下载完成后,打开终端并进入包含CUDA安装包的目录。

  3. 运行以下命令来添加CUDA安装包的APT存储库:

    $ sudo dpkg -i cuda-repo-<version>.deb
    $ sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<version>/x86_64/7fa2af80.pub
    $ sudo apt-get update
    ```
    
    其中,`<version>`是CUDA版本号。
    
    
  4. 安装CUDA Toolkit:

    $ sudo apt-get install cuda
    
### 如何在 Linux 下正确配置 CUDAcuDNN 安装 #### 一、环境准备 确保操作系统为支持的版本,例如 Ubuntu 22.04。同时确认硬件驱动已正确安装并满足最低要求[^1]。 #### 二、CUDA安装方法 ##### .run 文件方式安装 通过 NVIDIA 提供的 `.run` 脚本完成安装: ```bash sudo chmod +x cuda_<version>_linux.run sudo ./cuda_<version>_linux.run ``` 运行脚本时可以选择是否安装驱动程序以及符号链接创建选项。 ##### .deb 包方式安装 下载对应的 `.deb` 文件并通过包管理器工具完成安装: ```bash dpkg -i cuda-repo-ubuntu<version>_<version>_amd64.deb apt-key add /var/cuda-repo-<key>.pub apt-get update apt-get install cuda ``` 此方法会自动处理依赖关系,并允许后续使用 `apt` 进行更新操作。 #### 三、cuDNN 库的安装流程 从官方渠道获取对应于所选 CUDA 版本的 cuDNN 压缩包或 DEB 文件[^2]。 ##### 使用 tar.gz 归档文件手动部署 解压缩归档后执行如下指令将必要组件放置至目标路径下: ```bash tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<version>.tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 上述步骤涵盖了头文件与动态链接库的迁移及其权限调整过程[^3]。 ##### 利用 deb 打包形式简化设置 对于采用 Debian 衍生发行版用户而言,可以直接利用预编译好的软件包来加速整个环节: ```bash dpkg -i libcudnn8_<version>_amd64.deb dpkg -i libcudnn8-dev_<version>_amd64.deb ``` #### 四、验证安装成功与否 加载模块测试功能可用性: ```python import tensorflow as tf tf.test.is_built_with_cuda() tf.config.list_physical_devices('GPU') ``` 如果返回 True 并列举出 GPU 设备,则表明一切正常工作[^4]。
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