Ubuntu系统下多版本cuda切换

本文介绍如何在Ubuntu系统中进行多版本CUDA的切换。包括删除旧版本软链接、创建新版本软链接及更新环境变量等步骤,并提供验证方法。

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Ubuntu系统下多版本cuda切换

操作步骤:

查看当前cuda软链接的指向

cd /usr/local
stat cuda

删除旧的软链接

rm -rf /usr/local/cuda

根据需要创建新的软链接

ln -s /usr/local/cuda-9.0 /usr/local/cuda

查看软链接是否创建成功

stat cuda

更新环境变量

source ~/.bashrc

验证是否切换成功

nvcc -V

参考链接:

[1]:Ubuntu系统下多版本cuda切换

Ubuntu 20.04 系统中安装和配置多个 CUDA 版本,可以通过手动下载不同版本的 `.run` 文件,并使用软链接动态切换默认版本来实现。以下是详细的操作步骤。 ### 安装多个 CUDA 版本 1. **下载 CUDA Toolkit** 访问 [NVIDIA 官方 CUDA 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择适合的版本进行下载。例如,若需要安装 CUDA 11.1,可以使用如下命令[^1]: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run ``` 若需安装其他版本(如 CUDA 11.7),请根据实际需求修改 URL。 2. **安装 CUDA Toolkit** 使用 `sudo` 权限运行 `.run` 文件进行安装,以避免权限问题: ```bash sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run ``` 在安装过程中,建议取消勾选驱动安装选项(如果系统已有合适的 NVIDIA 驱动)。安装路径可以选择 `/usr/local/cuda-11.1` 或其他自定义目录。 3. **重复上述步骤安装其他版本** 例如,若要安装 CUDA 11.7,重复执行类似命令并指定不同的安装路径,如 `/usr/local/cuda-11.7`。 --- ### 配置环境变量 1. **编辑环境变量文件** 打开用户级或系统级环境变量配置文件,例如: ```bash nano ~/.bashrc ``` 添加以下内容以支持多个 CUDA 版本切换: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda ``` 2. **创建软链接** 创建一个指向当前使用版本的符号链接 `/usr/local/cuda`: ```bash sudo ln -s /usr/local/cuda-11.1 /usr/local/cuda ``` 当需要切换版本时,先删除原有链接再重新创建新版本链接: ```bash sudo rm /usr/local/cuda sudo ln -s /usr/local/cuda-11.7 /usr/local/cuda ``` --- ### 验证安装与切换 1. **验证当前 CUDA 版本** 使用以下命令检查当前使用的 CUDA 版本: ```bash nvcc --version ``` 输出应显示当前所选版本的信息。 2. **验证 GPU 驱动是否正常工作** 运行以下命令查看 NVIDIA 驱动信息: ```bash nvidia-smi ``` 正常情况下会显示显卡型号及驱动版本等信息。 --- ### 示例:安装 cuDNN 若需为每个 CUDA 版本安装对应的 cuDNN 库,可从 NVIDIA 开发者网站下载对应版本的 cuDNN 压缩包,并解压后复制到相应的 CUDA 安装目录下: ```bash tar -xzvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.1.0.77.tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.1/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.1/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn* ``` 重复此步骤为其他 CUDA 版本安装对应的 cuDNN。 --- ###
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