CUDA5.0 出现找不到-lcuda.so的解决方法

最新推荐文章于 2025-07-15 23:34:54 发布
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本文介绍了解决CUDA安装过程中遇到的libcuda.so链接问题的方法。当使用CUDA安装程序时未选择安装其自带的驱动程序，可能会遇到libcuda.so无法找到的问题。文章提供了一个简单的解决方案：通过符号链接将libcuda.so从/usr/lib64/nvidia/目录连接到/usr/local/cuda-5.0/lib64/目录下。

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如果在装cuda的时候已经装了驱动，而且没有选择再安装cuda带的驱动的话，会出现这个问题。


libcuda.so在/usr/lib64/nvidia/下面，把它用ln链接到/usr/local/cuda-5.0/lib64/下面就可以拉

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03-15 9万+
本文主要介绍了yum install时出现nothing provides libSDL2-2.0.so.0()(64bit) needed解决方案，希望能对使用Linux的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
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Garfield2005的专栏
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02-16
1，这是一个压缩文件，解压后名称应为libcuda.so，是cuda库中的一个重要文件。 2，这个文件用于不具备cuda显卡的电脑在ubuntu平台配置gpgpu-sim时，绕过因为找不到lcuda而无法顺利编译的错误，将其放在/usr/local/cuda/lib64下即可解决问题。
找不到libcuda.so Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared
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05-16 1521
Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory Please make sure libcudnn_cnn_infer.so.8 is in your library path! Aborted (core dumped)
CUDA 环境下 `libcuda.so` 缺失问题解决方案
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qq_41678239的博客
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摘要：解决CUDA环境下libcuda.so缺失问题的方法。当程序报错"找不到-lcuda"时，通常因为缺少libcuda.so软链接。通过检查/usr/lib/x86_64-linux-gnu/目录下的CUDA库文件，手动创建libcuda.so指向libcuda.so.1的软链接即可解决。建议同时验证NVIDIA驱动和CUDA工具包的安装状态。
pip安装tiny-cuda-nn编译时出现-lcuda找不到情况
C_C666的博客
10-09 3141
g++ -l 指令用于加载库。说明找不到cuda这个库。
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03-28
cuda 4.0安装后生成编译CUDA程序所需的 libcuda.so 文件
/usr/bin/ld: 找不到 -lCUDA::cudart
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08-23 850
原因是：/usr/lib中无此库，需要链接，需要用locate口令去找到.so库。再使用sudo ln -s /usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so libCUDA::cudart.so去链接。catkin_make时发现找不到库（之前装过）
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Vmamba selective_scan 在Windows下生成的selective_scan_cuda_oflex库，兼容算力低于7.0高于5.0的老旧GPU，同时支持7.0-9.0 等目前常见GPU； 安装博客参考：...
通用算力版（cuda12.4）selective-scan-cuda-core.cp310-win-amd64.pyd
03-21
Vmamba selective_scan 在Windows下生成的selective_scan_cuda_core库，兼容算力低于7.0高于5.0的老旧GPU，同时支持7.0-9.0 等目前常见GPU； 安装博客参考：https://blog.csdn.net/yyywxk/article/details/145018635
tiny-cuda-nn手动编译时出现-lcuda找不到情况
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09-23 492
将下面这一行代码加到你的.bashrc或.zshrc中，并刷新下环境即可解决（注意修改你的cuda路径为你安装的路径）大概率是cuda的lib64没有添加到环境变量中，导致无法找到-lcuda。
libcuda.so.1
01-28
libcuda.so.1
ubuntu14.04配置darknet遇到cannot find -lcuda解决办法
StrugglePeach的专栏
10-10 3756
在配置YOLO的源码时，需要安装darknet，https://pjreddie.com/darknet/install/，按照配置步骤进行时，到了使用GPU和OPECV进行编译时，出现cannot find -lcuda的错误。错误处表明gcc在/usr/local/cuda/lib64/文件夹中找不到libcuda.so 定位相应的库：locate libcuda 将定位到的lib
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一般libcudart.so是链接到一个其他的文件，如libcudart.so->libcudart.so.10.9.8，请确保这个link是正确的，即libcudart.so.10.9.8存在，可以通过ls -l查看link情况。首先确保你的文件存在，一般在。确保编译时指定库的路径，如果不是，请重新设置。
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按理说，你conda装了cuda10.1的toolkit，应该在conda环境的目录下能找到cuda10.1对应的so文件。它的位置未必是/usr/local/cuda10.1。但是cuda/lib64下之前没有libcuda.so,后来在lib64/stubs下找到libcuda.so, 将其拷贝到lib64/下，还是报错图1中问题。已经根据官网提供的命令安装mindspore，之前自己的GPU机器已经有了cuda10.1，后来按照官网提供的。当然，你也可以重新到官网下载cuda10.1的包重装一下。
Linux无root权限安装cuda9.1和cudnn7.05以及编译框架时无lcuda.so的问题
Cowry
06-09 5203
无root权限 centos 7 cuda 9.1 cudnn 7.05 for cuda 9.1 1 下载安装cuda cuda下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads. 在选择linux及对应的系统之后，选择 runfile(local)下载. 给文件运行权限chmod +x filename.run 然后 ./filena...
Linux学习与踩坑记录（持续更新版）
博学而笃志，切问而近思。
10-24 2796
Linux学习与踩坑记录（持续更新版）
cuda11.1环境下报错：libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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06-18 919
在一个conda虚拟环境下运行一个工程时，报错libcudart.so.9.0 网上查了很多解决办法，什么添加path等等，都不可以 后来发现是直接安装了对应cuda11的mxnet
/usr/bin/ld: 找不到 -lCUDA::cublas /usr/bin/ld: 找不到 -lCUDA::cudart /usr/bin/ld: 找不到 -lCUDA::cusolver /usr/bin/ld: 找不到 -lCUDA::cusparse
02-23
这个错误是由于编译器无法找到所需的CUDA库文件起的。ld是Linux系统下的链接器，它用于将目标文件和库文件链接在起生成可执行文件。在这个错误中，ld无法找到名为-lCUDA::cublas、-lCUDA::cudart、-lCUDA::cusolver和-lCUDA::cusparse的库文件。 要解决这个问题，你需要确保系统中已经正确安装了CUDA，并且CUDA的库文件路径已经正确配置。通常，CUDA的库文件位于/usr/local/cuda/lib64目录下。 你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题： 1. 确认CUDA是否正确安装：可以通过运行nvcc --version命令来检查CUDA是否已经正确安装，并查看CUDA的版本信息。 2. 确认CUDA库文件路径是否正确配置：可以检查系统环境变量LD_LIBRARY_PATH是否包含了CUDA库文件的路径。可以使用echo $LD_LIBRARY_PATH命令来查看当前的环境变量配置。 3. 如果CUDA库文件路径没有正确配置，可以手动添加：可以将CUDA库文件路径添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中，例如：export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH。然后重新编译你的程序。 如果以上步骤都没有解决问题，可能需要进一步检查你的系统配置和CUDA安装情况。
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