ubuntu18.04安装CUDA和cudnn（亲测有效）

最新推荐文章于 2025-11-16 20:56:53 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-16 20:56:53 发布 · 1.4k 阅读

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#linux #运维 #服务器

本文详细指导如何通过nvidia-smi检查GPU版本，如何从官网下载并安装NVIDIA驱动及CUDNN，强调了正确安装顺序的重要性，以防错误。

部署运行你感兴趣的模型镜像

输入nvidia -smi，查看支持的版本型号

进入英伟达官网，找到相关版本的型号

然后在终端运行以下两行命令

然后接下来进行安装

注意要点击取消Driver ，然后点击安装。

接下来就是安装cudnn

寻找对应版本的cudnn

这里最重要的是，在下载4个压缩包以后，一定要按照顺序进行安装，顺序分别是：developer——Runtime——samples

如果不按照这个顺序来，会出现报错。

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ubuntu18.04安装cuda和cudnn

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最近在ubuntu-server18.04 系统上装了cuda，这里记录一下。以便以后好参照。这里为了避免cuda driver跟cuda版本的问题，采用了runfile的方式进行安装。下面给出cuda及cudnn 下载的分享链接，方便下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1bvVdvU58CEee7t4On0Sgnw 提取码：y2picuda安装常遇到的症状：内核更新可能会由于内核与驱动不匹配，导致系统无限重启由于cuda安装后，会由于系统重启自动更新内核导致如下效果。这里为了避

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### CUDA 和 cuDNN 的安装教程以及版本兼容性 #### 1. 环境准备在 Ubuntu 18.04 上安装 CUDA 和 cuDNN 前，需确认已正确安装 NVIDIA 显卡驱动程序。如果尚未完成此步骤，则应先按照官方文档或相关博客指导完成显卡驱动的安装[^2]。 #### 2. CUDA 安装指南对于 Ubuntu 18.04，推荐使用较稳定的 CUDA 版本，例如 CUDA 11.1 或者 CUDA 11.3。这些版本已被验证可以很好地支持主流深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow），并具有较好的稳定性。 - **下载 CUDA 工具包** 访问 NVIDIA 官方网站，选择适合的操作系统和 CUDA 版本进行下载。通常可以选择 `.run` 文件或者基于 APT 软件管理器的方式进行安装[^3]。 - **APT 方式安装 CUDA** 使用 APT 是一种更简便的方法来安装 CUDA，在终端执行以下命令： ```bash sudo apt update sudo apt install nvidia-cuda-toolkit ``` - **手动方式安装 CUDA** 如果选择了 `.run` 文件方式进行安装，需要注意禁用 Nouveau 开源图形驱动，并通过如下命令运行安装文件： ```bash sudo sh cuda_11.x.yyyy_linux.run --override ``` 这里 `11.x.yyyy` 表示具体的 CUDA 版本号[^1]。 #### 3. cuDNN 安装指南 cuDNN 是由 NVIDIA 提供的一个 GPU 加速库，用于提升深度神经网络训练的速度。它依赖于已经成功安装的 CUDA 环境。 - **获取 cuDNN 下载链接** 登录 NVIDIA Developer Portal 后，可以根据所选的 CUDA 版本来匹配合适的 cuDNN 版本。例如，CUDA 11.3 对应的是 cuDNN v8.2。 - **解压并复制文件** 将下载好的 cuDNN tar 包解压缩至指定目录下，然后将其内容拷贝到 CUDA 安装路径中： ```bash tar -xzvf cudnn-x-linux-x64-v8.x.y.z.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* ``` #### 4. 配置环境变量为了让系统识别新安装的 CUDA 和 cuDNN 库，需要修改用户的 shell 配置文件（通常是 `~/.bashrc`）： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 随后重新加载该配置文件以使更改生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 5. 测试安装是否成功可以通过编译和运行一些简单的测试样例来检验 CUDA 是否正常工作。进入 `/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery` 目录，构建并执行设备查询工具： ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery ``` 如果结果显示所有功能均被支持，则说明 CUDA 成功安装。同样也可以编写一个小脚本来检测 cuDNN 功能是否可用： ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` 以上即是在 Ubuntu 18.04 平台上针对特定版本 CUDA 及 cuDNN 的完整安装过程及其注意事项[^2]。