ubuntu22 安装CUDA

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已于 2025-03-20 14:12:31 修改 · 530 阅读

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#python

于 2024-12-30 13:46:40 首次发布

在Ubuntu系统中，使用nvidia-smi命令可以看到当前GPU信息，在右上角可以看到CUDA Version，意思是最大支持的CUDA版本号。

安装下载

CUDA Toolkit 11.6 Downloads | NVIDIA Developer

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.1/local_installers/cuda_12.0.1_525.85.12_linux.run
sudo sh cuda_12.0.1_525.85.12_linux.run

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ubuntu22.10安装cuda及cudnn

aizsa111的博客

03-11

1402

找到对应驱动版本的cuda，“Linux”>>“x86_64”>>"ubuntu">>"18.04">>"runfile(local)">>"输入下面命令安装CUDA"，具体如下几图。4、又弹出如下错误，这是由于说明是gcc版本太高，需要对gcc进行降级，然后下一步选择“accept”进行安装。8、安装cuDNN，用下面命令，将解压后的部分文件拷贝至CUDA中。5、到下面这步时，注意红框1中要取消，然后选中红框2，确定安装。6、安装完成后，会提示需要配置环境，如下图。7、安装cuDNN，进入。

ubuntu22 安装cuda和nvidia显卡驱动

lstef的博客

04-10

2099

这是一个本地的DEB包安装选项。DEB是Debian及其衍生版本（如Ubuntu）的软件包格式。选择这个选项，您会下载一个DEB文件，该文件包含了CUDA工具包和相关驱动程序。您可以使用dpkg命令或任何图形化的包管理器在本地安装这个文件。：这是一个网络安装选项，它允许您通过APT（Advanced Package Tool）包管理器从NVIDIA的官方仓库下载和安装CUDA。选择这个选项，您会得到一个deb包，该包包含了NVIDIA的仓库信息。安装这个包后，您可以通过apt-get命令安装CUDA。

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用通俗易懂的方式讲解大模型：在 Ubuntu 22 上安装 CUDA、Nvidia 显卡驱动、PyTorch等大模型基础环境

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12-30

3543

刚接触 AI 环境部署时，可能很多人对这些概念不是很清楚，比如 CUDA、Nvidia 驱动、PyTorch 等，在部署过程中可能也会遇到诸多问题，但只要慢慢了解这些概念，同时多部署几次，就会熟悉其中的操作，希望这篇文章可以帮助你快速的熟悉 AI 环境的部署，如果你有什么问题，欢迎在评论区留言讨论。关注我，一起学习各种人工智能和 AIGC 新技术，欢迎交流，如果你有什么想问想说的，欢迎在评论区留言。

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### 如何在 Ubuntu 22 上安装 CUDA #### 添加 CUDA 软件仓库为了确保能够获取到最新的 CUDA 工具包更新，可以通过添加 NVIDIA 提供的官方软件仓库来完成安装。具体命令如下： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb sudo apt update ``` 这些步骤用于配置系统的 APT 包管理器以识别 NVIDIA 的 CUDA 存储库[^2]。 #### 安装 CUDA Toolkit 一旦存储库被成功添加至系统中，可以执行以下命令来安装 CUDA Toolkit： ```bash sudo apt install -y cuda ``` 此命令会自动处理依赖关系并下载适合当前环境的 CUDA 版本。 #### 配置环境变量为了让系统能够在终端或其他应用程序中调用 CUDA 编译工具链 (nvcc)，需设置 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 变量。编辑 `~/.bashrc` 文件，在文件末尾追加以下内容： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 保存修改后的 `.bashrc` 并重新加载它以便生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 下载 cuDNN 库（可选）如果计划使用深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），则可能还需要安装 NVIDIA 的 cuDNN 加速库。可以从官方网站下载对应于所安装 CUDA 版本的 cuDNN 压缩包[^4]: 访问地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 解压缩后将其复制到 `/usr/local/cuda` 中适当位置。 #### 校验安装结果最后一步是验证 CUDA 是否已正确安装以及 GPU 设备是否能正常工作。运行测试程序 nvcc 来查看编译器版本信息： ```bash nvcc --version ``` 同时也可以尝试构建一些示例项目位于路径 `/usr/local/cuda/samples` 下面找到它们，并按照 README 文档中的指示进行操作[^3]。 ---