linux ubuntu卸载cuda8.0,安装cuda10.2

最新推荐文章于 2024-07-18 16:21:56 发布

憨憨憨憨0820

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文章标签： cuda

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdnqq970820/article/details/108854898

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cuda10.2安装链接
https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

卸载cuda8

sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0

通过vim或者gedit修改，对应命令分别为vim ~/.bashrc和gedit ~/.bashrc，将下面的内容添加到文件最后，再通过source ~/.bashrc更新环境变量。

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

nvcc -V

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憨憨憨憨0820

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CUDA的卸载方法网上都有很多，但是几乎都是错的，我在卸载cuda时基本试了个遍，各种踩坑。能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的，然而这种方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来： sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "*cufft*" "*curand*" \ "*cusolver*" "*cusparse*" "*npp*" "*nvjpeg*" "cuda*" "nsight*" 我运行过这个命令，运行完之后，命令行输入nvcc -

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按照步骤： 1. sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "*cufft*" "*curand*" \ "*cusolver*" "*cusparse*" "*npp*" "*nvjpeg*" "cuda*" "nsight*" 2. sudo apt-get remove cuda 3. sudo rm -r cuda-10.1

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Linux下cuda卸载亲测好用 #1.用 runfile 方式安装的删除方法： sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl #2. 用 package manager 方式安装的删除方法： sudo apt-get --purge remove cuda-8.0 sudo apt autoremove sudo apt-get autoclean # cudnn文件和samples残留在 /usr/local/cuda-8.0/，删除

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cuda的卸载方法网上都有很多，这些方法大同小异，几乎都是错的，我在卸载cuda时基本试了个遍，各种踩坑。能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的，然而这种使用命令的方法并不能将cuda完全卸掉。我运行过这个命令，运行完之后，命令行输入，发现自己要卸载的cuda居然还在，切换到/usr/local中，发现自己的cuda赫然在列，大写的卸载失败。(官方的方法不好用真堪称大水冲了龙王庙…)

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### 安装和配置CUDA 10.2 为了在Ubuntu 18.04上安装并配置CUDA 10.2，需先确保系统的图形驱动程序已更新至支持CUDA版本。对于NVIDIA GPU而言，在安装CUDA之前应禁用开源的`nouveau`驱动，并安装官方闭源驱动。 #### 禁用 Nouveau 驱动通过编辑modprobe配置来阻止加载默认的nouveau模块： ```bash echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf sudo chmod 644 /etc/modprobe.d/blacklist.conf update-initramfs -u ``` 重启计算机使更改生效[^4]。 #### 安装 NVIDIA 显卡驱动访问[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/)下载适用于Linux操作系统的最新版显卡驱动包，按照提示完成安装过程。 ### CUDA Toolkit 的安装当GPU驱动准备就绪后，可以继续安装CUDA工具链。推荐采用`.run`脚本方式或者利用APT仓库来进行安装。这里介绍基于APT的方法: - 添加CUDA APT Repository: ```bash 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 sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /" sudo apt-get update ``` - 执行实际安装命令: ```bash sudo apt-get -y install cuda-10-2 ``` 这一步骤将会自动处理依赖关系并安装所需的组件[^2]。 ### TensorRT 的安装与验证一旦完成了上述准备工作，则可着手于TensorRT本身的设置工作。建议使用DEB软件包形式简化整个流程。 - 下载对应的.deb文件并执行如下指令序列: ```bash sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt8.0.3.4-ga-20210831_1-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.2-trt8.0.3.4-ga-20210831/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install tensorrt onnx-graphsurgeon python3-libnvinfer-dev ``` 以上步骤完成后，还需要将必要的库路径添加到环境变量中以便后续调用。可以通过修改用户的shell profile文件(`~/.bashrc`)实现这一点；另外一种方法是直接拷贝相关头文件及共享对象至全局可见的位置如/usr/local/include 和 /usr/local/lib[^5]。最后，可通过运行测试样例确认一切正常运作。如果一切顺利的话，应该能看到类似于“Test passed!”的信息输出。