Ubuntu18.04 cuda安装

本文详细介绍在Ubuntu 18.04环境下安装CUDA、cuDNN的过程,包括显卡驱动安装、配置环境变量及验证步骤。适用于需要重新搭建CUDA环境的用户。
PyTorch 2.6

PyTorch 2.6

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理


硬盘挂掉了,Ubuntu下所有的环境需要重装,现在记录一下cuda的安装过程。

显卡驱动安装

显卡驱动有多种安装方式,这里主要介绍我使用的最简单的一种安装方式

软件及更新

打开ubuntu的软件及更新(software & updates),首先设定软件服务器地址,这里我选择阿里服务器
在这里插入图片描述

点击additionals Drivers 选择需要安装的驱动,然后点击Apply changes 即可自动安装驱动。
在这里插入图片描述

输入 nvidia-smi 即可查看当前驱动是否安装成功
在这里插入图片描述

这里也其他的安装方式,比较麻烦,不多介绍了,可自行检索

安装cuda

cuda安装

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads英伟达的官方网站,可根据自己的需求,下载对应的版本,下载历史版本链接(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),建议离线安装,这个我选择runfile安装,先下载离线安装文件,执行以下命令安装(根据自己选择的版本调整),

sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

一直按Enter直至把声明读完,由于之前已经安装过驱动,所以选择如下:

在这里插入图片描述

配置环境变量

打开~/.bashrc文件,添加一下内容

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

注意cuda版本及路径的选择
保存并退出

source ~/.bashrc

测试

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make
./deviceQuery

在这里插入图片描述

结果如上,安装成功

安装cudnn

官网下载cudnn安装包(https://developer.nvidia.com/cudnn),需要注册才可以下载,根据自己的需求下载对应的版本,解压下载文件,进入文件夹,执行一下命令:

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 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

在终端查看CUDNN版本:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

在这里插入图片描述

安装完成!!!!

以上就是cuda安装的全部过程,非常简单。

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