centos 安装cuda cudnn

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centos 安装cuda cudnn

#禁用nouveau

[root@localhost cuda] # sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
[root@localhost cuda]# sudo dracut --force
[root@localhost cuda]# reboot
# 查询是否成功禁用nouveau 如果没有结果说明禁用成功
[root@localhost cuda]# lsmod |grep nouveau

#cuda下载地址 :https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=CentOS&target_version=7&target_type=rpm_local
在这里插入图片描述

# 查看NVIDIA驱动安装情况
[root@localhost cuda]# nvidia-smi```

## cudnn
参考文章https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44607910/article/details/108226292

自身采用的方式 下载完cudnn,tar解压包,然后将解压的文件include,lib64复制到/usr/local/cuda-(你的版本)/include/   usr/local/cuda-(你的版本)/lib64/


# 报错1
error:unable to find the kernel source tree for the currently running kernel. please make sure you have installed the kernel source files for your kernel and that htey are properly configured; on red hat linux system, for example, be sure you have the ‘kernel-source’ or ‘kernel-devel’ RPM installed. if you know the correct kernel source files are installed ,you may specify the kernel source path with the ‘–kernel-source-path’ command line option

```bash
# 查询版本号
[root@localhost cuda]# uname -r
# yum install -y kernel-devel(对应版本号) 
[root@localhost cuda]# yum install -y kernel-devel-3.10.0-1160.31.1.el7.x86_64

卸载驱动

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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

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在CentOS系统上安装cuDNN的详细步骤。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息。引用[1]和[2]提到了Linux安装cuDNN的步骤,特别是tar文件安装适用于所有Linux平台,而Debian包适用于Ubuntu。用户现在问的是CentOS,所以应该参考tar文件安装的方法。引用[4]给出了解压tar包并复制文件的步骤,这应该适用于CentOS。 接下来,我需要整理这些步骤,确保符合CentOS的环境。用户可能需要先下载cuDNN的tar文件,解压后复制头文件和库文件到CUDA目录。另外,引用[3]中的命令虽然针对Ubuntu,但复制文件的部分同样适用于CentOS,比如使用cp命令复制到/usr/local/cuda对应的目录,并设置权限。 需要注意的是,用户可能需要先安装CUDA工具包,并确认CUDA安装路径是否正确。然后下载对应版本的cuDNN,解压并复制文件。此外,安装完成后可能需要更新动态链接库缓存,使用ldconfig命令。 还需要提醒用户验证安装是否成功,比如检查cudnn的版本或者运行示例程序。如果有遗漏的步骤,比如环境变量设置或者权限问题,也需要补充进去。最后,根据用户的需求生成相关问题,帮助用户进一步解决问题。</think>### CentOS 系统安装 cuDNN 详细步骤 #### 1. 前置条件 - 已安装对应版本的 **CUDA Toolkit**(例如 CUDA 10.0/11.x) - 从 NVIDIA 开发者官网[下载 cuDNN 包](https://developer.nvidia.com/cudnn),需选择与 CUDA 版本匹配的 cuDNN(文件格式为 `.tar.xz` 或 `.tgz`) #### 2. 安装步骤 **步骤 1:解压 cuDNN 安装包** ```bash tar -xvf cudnn-<version>-linux-x64-v8.x.x.x.tar.xz # 替换实际文件名 ``` 解压后生成 `cuda` 文件夹,内含 `include` 和 `lib64` 子目录[^4]。 **步骤 2:复制文件到 CUDA 目录** ```bash sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 此操作将 cuDNN 头文件和库文件关联到 CUDA 环境[^3][^4]。 **步骤 3:设置文件权限** ```bash sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 确保所有用户可读取相关文件[^3]。 **步骤 4:更新动态链接库缓存** ```bash sudo ldconfig ``` 使系统识别新添加的库文件。 #### 3. 验证安装 **方法一:检查版本信息** ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 输出类似 `#define CUDNN_MAJOR 8` 的版本号即表示成功。 **方法二:运行测试程序** 使用 CUDA 示例代码(如 `mnistCUDNN`)测试 cuDNN 功能。 ---
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