linux 安装 CUDNN

该博客介绍了如何在Ubuntu18.04系统上,针对GeForce RTX3060显卡和CUDA驱动515.57,安装CUDA11.7和CUDNN8.4.1.50的详细步骤。首先从官网下载CUDNN,然后解压并将其文件复制到CUDA安装目录,修改文件权限,并验证安装成功。
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Linux系统为 Ubuntu 18.04,显卡为GeForce RTX 3060 ,驱动版本号为515.57,安装CUDA 11.7。

下载CUDNN,官网地址。(需要注册) 

  

进入到下载的目录下,进行解压:

tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive.tar.xz 

 将解压后的文件拷贝到CUDA对应的安装目录下,并更改文件属性:

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.7/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.1.50_cuda11.6-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.7/lib64*

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*

查看版本号:

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

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### 如何在 Linux安装 cuDNN 的逐步指南 为了在 Linux 系统上成功安装 NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN),以下是详细的说明: #### 1. 验证系统环境 确保您的系统已满足以下条件: - 已正确安装并配置了 NVIDIA GPU 和驱动程序[^1]。 - 安装了最新版本的 CUDA Toolkit。可以通过运行 `nvcc --version` 来验证 CUDA 是否已经安装以及其版本号。 如果尚未安装 CUDA,请先完成 CUDA Toolkit 的安装过程,具体可以参考官方文档或教程[^2]。 #### 2. 下载 cuDNN 软件包 访问 [NVIDIA cuDNN 页面](https://developer.nvidia.com/cudnn) 并下载适用于您当前 CUDA 版本的 cuDNN 库文件。登录到 NVIDIA 开发者账户后,您可以找到不同操作系统和架构对应的软件包链接。 对于大多数基于 Debian/Ubuntu 的发行版来说,通常会提供 `.tgz` 或 `.deb` 文件格式供选择;而对于 CentOS/RHEL 类型,则可能更多采用 RPM 格式的分发形式[^3]。 #### 3. 解压与复制库文件至相应目录 假设我们选择了 tarball 形式(即 .tgz),那么接下来的操作如下所示: ```bash tar -xzvf cudnn-X.X-linux-x64-vX.X.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* ``` 上述命令将会把头文件放置于 `/usr/local/cuda/include/` 中,并将共享对象放到 `/usr/local/cuda/lib64/` 目录下[^4]。 #### 4. 更新动态链接器缓存 为了让系统能够识别新增加的 libcudnn.so 动态库,在最后一步执行下面这句指令来刷新 ldconfig 缓冲区中的记录项列表: ```bash sudo ldconfig ``` 至此为止,整个 cuDNN 的部署流程就全部完成了! ---
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