在LINUX上安装英伟达CUDA Toolkit

最新推荐文章于 2025-06-27 17:33:11 发布
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#linux #人工智能

下载安装包

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda-repo-rhel8-12-8-local-12.8.0_570.86.10-1.x86_64.rpm

安装RPM包
sudo rpm -i cuda-repo-rhel8-12-8-local-12.8.0_570.86.10-1.x86_64.rpm
sudo dnf clean all
sudo dnf -y install cuda-toolkit-12-8

启动安装（Driver Installer    ）
选择下面的一种方法


要安装开源内核模块版本(To install the open kernel module flavor):
sudo dnf -y module install nvidia-driver:open-dkms


要安装旧版内核模块版本（To install the legacy kernel module flavor）：
sudo dnf -y module install nvidia-driver:latest-dkms

【NVIDIA】 ubuntu18.04安装CUDA Toolkit工具包10.1
jn10010537的博客
11-26 2029
【NVIDIA】 ubuntu18.04安装CUDA Toolkit工具包1、背景2、 安装cuda3、 配置cuda环境4、安装验证 1、背景 本博客演示安装cuda 10.1，CUDA Toolkit工具包的名称： cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run 请参考安装自己需要的版本。 其中下载安装包，参考如下博客： 【NVIDIA】 CUDA Toolkit工具包下载 https://jn10010537.blog.youkuaiyun.com/article/details/121365
Ubuntu NVIDIA显卡驱动+CUDA安装(多版本共存)
DreamLike_zzg的博客
03-15 2380
NVIDIA显卡驱动 1.禁止集成的nouveau驱动 solution 1(recommand) # 直接移除这个驱动（备份出来） mv /lib/modules/3.0.0-12-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko /lib/modules/3.0.0-12-generic/kernel/drivers/gpu/drm...
Linux系统安装CUDA包（CUDA Toolkit）深度学习
qq_54588888的博客
04-18 4110
对于大家在深度学习的时候，苦于安装CUDA包（CUDA Toolkit）的情况，我以Ubuntu的Linux系统来介绍CUDA Toolkit安装过程，大家学习深度学习会遇到CUDA.其实CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构利用GPU（图形处理器）的处理能力可以解决复杂的计算问题。所以我们要学会和使用他。
统信UOSv20（1070）离线安装显卡驱动、CUDA以及cuDNN
最新发布
summer_corner的博客
06-27 1241
按照上述的解决方案，sdo mkdir /home/tmp。在安装时指定tmpdir=/home/tmp,以解决tmp空间不足的问题。将下载的NVIDIA-Linux-x86_64-570.169.run通过xftp拷贝到统信UOSV20的桌面安装包文件夹中。由上可知CUDA Version为12.8，驱动版本为自行下载的570.169。xftp上传后，使用root用户，直接给777权限，给完权限后进行安装。登录并进入命令行，卸载曾安装的 nvidia 驱动。选择对应的弹出内容，安装完成后重启系统。
linux环境安装cuda toolkit
leo0308的博客
03-02 1万+
这里显示cuda版本是11.8， 这里显示的是驱动的版本。由于驱动是向下兼容的，因此只要cuda toolkit版本小于等于这个即可。由于安装时没有删除掉旧版本 ，因此现在环境中应该会存在多个cuda toolkit版本， 并且默认还是旧版本， 可以通过。安装过程中， 我们把驱动这一项去掉， 只安装cuda toolkit.如果环境中没安装过cuda版本， 这种情况下比较简单。首先要确认最高支持的版本，通过。如下为安装cuda toolkit 11.8.安装时为了避免更新驱动导致其他问题， 在执行。
linux安装CUDA toolkit+anaconda+pytorch流程及注意事项
qq_59302714的博客
06-18 2949
安装cuda toolkit，anaconda，pytorch流程中遇到的常见问题。
linux环境安装cuda toolkit(anaconda版)
huiyayaya的博客
11-18 1500
安装时为了避免更新驱动导致其他问题， 在执行sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run安装过程中， 我们把驱动这一项去掉， 只安装cuda toolkit.由于安装时没有删除掉旧版本 ，因此现在环境中应该会存在多个cuda toolkit版本， 并且默认还是旧版本， 可以通过nvcc -V命令查看。设置PATH和LD_LIBRARY_PATH两个环境变量， 把需要用到的版本路径加到最前面， 那么就会优先用到对应的版本。如下为安装cuda toolkit 11.8.
Linux安装python+cuda toolkit
anycall201的博客
02-21 1840
Linux系统下安装Python环境、安装nvdia cuda-toolkit驱动
Linux 平台上安装 NVIDIA GPU 驱动和 CUDA Toolkit
maweifeng1111的博客
09-29 934
访问 [NVIDIA cuDNN 下载页面](https://developer.nvidia.com/cudnn)，下载适合你的 CUDA 版本的 cuDNN，然后按照说明进行安装。访问 [NVIDIA 驱动下载页面](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，选择你的 GPU 型号和操作系统，然后下载最新的驱动程序。以上步骤涵盖了在 Linux 上安装 NVIDIA GPU 驱动和 CUDA Toolkit 的基本流程。2. 按照安装向导的提示进行安装。
英伟达 CUDA入门
数字化2025
01-20 916
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速计算密集型任务。例如，CUDA 12.0及以上版本支持较新的GPU和特性。推荐使用至少支持CUDA 11.0的GPU（如GTX 1660及以上）。需要一块支持CUDA的NVIDIA GPU。：在GPU上执行的函数，由主机（CPU）调用。：线程的集合，线程块内的线程可以协作和通信。：线程块的集合，是GPU上执行的顶层结构。
英伟达CUDA与NVDIA驱动的对应关系
专注大数据、云计算、人工智能、机器人领域技术传播
04-10 834
‌‌‌。CUDA的核心在于并行处理，能够将复杂的计算任务分解成成千上万个小任务，同时分配给GPU的多个CUDA核心执行，从而大幅提升计算速度‌。包含:、并行算法、、通信库、深度学习库和合作伙伴基于英伟达接口开发的库。①GPU 加速的数学库为分子动力学、计算流体力学、计算化学、医学成像和地震勘探等领域的计算密集型应用奠定了基础②GPU 加速的高效并行算法库，用于 C++ 中的多项运算，并在研究自然科学、物流、旅行规划等领域的关系时与图形一起使用GPU 加速的 C++ 并行算法和数据结构库③。
欧拉安装英伟达cuda
02-08
对于希望在EulerOS上安装NVIDIA CUDA驱动和工具包的情况，推荐先通过`.run`文件来安装显卡驱动。生产环境建议选择.run格式的驱动安装包[^1]。 #### 下载并准备安装文件 从官方NVIDIA网站获取适用于系统的CUDA版本...
【linux】open欧拉安装显卡驱动以及cuda12.8
2301_76933862的博客
05-15 969
open欧拉安装显卡驱动以及cuda- 全过程一览
Linux 下载安装CUDA Toolkit 12.8，配置Nvidia Driver驱动
牛奔的博客
03-17 785
之前一直使用，以下两种方式安装英伟达驱动Ubuntu Nvidia driver驱动安装(新)Ubuntu Nvidia driver驱动安装及卸载其实安装好, 驱动也会一同安装。
linux下载cuda toolkit实现并行计算
weixin_54720578的博客
11-04 691
从 NVIDIA 官方网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载 cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz。CUDA Toolkit官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。下载插件 Nsight Visual Studio Code Edition。cuda代码的源文件后缀为.cu。注意：如果有驱动时，安装命令为。
Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程
weixin_43356770的博客
05-23 2万+
流程：安装前检查->安装->安装后配置 版本: CUDA12.5系统: Ubuntu22.04内核: 6.5.0-35-generic本文参考官方指南。
Linux下PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系（附详细安装步骤）
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v-space的博客
03-30 6万+
Linux下PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系（附详细安装步骤）
【N卡驱动安装】Linux 下 NVIDIA驱动/CUDA Toolkit/cuDNN 之间的区别和安装顺序
weixin_44212848的博客
03-25 619
【代码】【N卡驱动安装】Linux 下 NVIDIA驱动/CUDA Toolkit/cuDNN 之间的区别和安装顺序。
apt install安装cuda所需软件包
qq_39970131的博客
05-28 2992
机型： 小米笔记本air13.3 （第一代 i5-6400u 940mx） ubuntu20.04 LTS 使用 lspci | grep NVIDIA 可看到GPU型号（NVIDIA显卡） *————————————————-分隔符——————————-————————— 下载ubuntu所需的驱动 sudo ubuntu-drivers devices sudo ubuntu-drivers autoinstall 此时驱动便已经安装完成 使用 nvcc -V 看到如下输出即为成功 （如果未
英伟达cuda安装教程
02-24
### NVIDIA CUDA 安装指南 对于希望在系统上部署和支持CUDA技术的开发者而言，安装过程涉及几个必要的组件。为了使CUDA正常工作，需要确保计算机配备有支持CUDA的GPU，并运行带有`gcc`编译器及相关工具链的支持版本Linux操作系统[^2]。 #### 准备环境 - **硬件需求**: 配备支持CUDA架构的NVIDIA显卡。 - **软件需求**: - Linux发行版（例如Ubuntu） - GCC 编译器及其关联的构建工具集 - 已更新至最新状态的操作系统内核 #### 下载CUDA Toolkit 访问[NVIDIA官方网站](http://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，依据所使用的平台选择合适的CUDA版本进行下载。此网站提供了针对不同操作系统的具体安装指导说明文档。 #### 执行安装流程 一旦完成了上述准备工作，则可以按照官方提供的步骤来完成CUDA toolkit的实际安装： 1. 接受许可协议条款； 2. 选择自定义或典型安装路径； 3. 完成驱动程序以及库文件的设置； 需要注意的是，在某些情况下可能还需要额外配置环境变量以便于后续开发工作的顺利开展。这通常涉及到编辑用户的shell profile文件（如`.bashrc`），添加如下所示的内容以指向新安装好的CUDA目录下的bin和lib文件夹位置： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 最后重启终端或者执行 `source ~/.bashrc` 命令让更改生效。 #### 测试安装成果 可以通过编写简单的测试代码验证CUDA是否成功安装并能正常使用。下面给出一段用于检验设备能否被正确识别的小例子: ```cpp #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> int main() { int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); printf("CUDA Device Count: %d\n", deviceCount); for (int i = 0; i < deviceCount; ++i) { cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop, i); printf("Device Number: %d\n", i); printf(" Device name: %s\n", prop.name); printf(" Memory Clock Rate (KHz): %d\n", prop.memoryClockRate); printf(" Memory Bus Width (bits): %d\n", prop.memoryBusWidth); printf(" Peak Memory Bandwidth (GB/s): %.1f\n\n", 2.0*prop.memoryClockRate*(prop.memoryBusWidth/8)/1.0e6); } return 0; } ``` 编译这段C++源码之前记得先保存为 `.cu` 文件扩展名形式，之后利用nvcc命令来进行编译链接操作： ```bash nvcc -o test_cuda test_cuda.cu ./test_cuda ``` 如果一切无误的话，应该可以看到有关已连接到主机上的所有兼容CUDA GPU的信息输出。
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