Ubuntu18.04安装CUDA

最新推荐文章于 2025-06-12 17:39:58 发布

筱踏云

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分类专栏： Ubuntu

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本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装CUDA和cuDNN的步骤，包括驱动安装、GCC版本调整、CUDA和cuDNN下载与配置，以及验证安装成功的方法。

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折腾了一天，看了很多博客，终于把CUDA装好了，所以在这里综合记录一下。

安装驱动

先去官网下载驱动，中文网站为：https://www.geforce.cn/drivers。如下图所示选择你要下载的驱动：
把主板的Security Boot 关闭，华硕主板的 fast boot 关闭。
打开终端，删除旧的驱动。
sudo apt-get purge nvidia*
禁用自带的nouveau nvidia驱动。
创建一个文件 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
并添加两行内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
再更新一下：
sudo update-initramfs -u
重启系统后，使用命令：
lsmod | grep nouveau
若不显示任何内容，则成功
上一步的重启进入命令行模式，一般是：ALT+CTRL+F1—F6。然后关闭x-window sudo service lightdm stop
检查gcc和g++版本与内核版本的对应情况（这一步一般不需要操作，预装GCC的就行了）
安装，在之前驱动下载的那个文件夹，sudo ./NVIDIA*.run –no-opengl-files安装。后面的参数的意思是不安装OpenGL文件。
检查安装是否成功：nvidia-smi

安装CUDA

1.下载文件

同样的先去下载CUDA，网址为：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 。CUDA的版本需要根据你个人的实际情况来选择，而且没有支持Ubuntu18.04的版本，就按照16.04的来下载。我个人下载的是CUDA9.0，顺便说一句，我个人下载超级慢，然后复制链接地址，然后用迅雷下会快很多。
在这里插入图片描述

2. GCC降级

由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.4。所以需要手动降级。（装完后改回来比较好）

sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.8

安装完成后进入到/usr/bin目录下

  $ls -l gcc*

查看gcc的情况。然后需要将软链接到gcc-4.8

sudo mv gcc gcc.bak #备份
sudo ln -s gcc-4.8 gcc #重新链接

对g++做同样的修改：

sudo mv g++ g++.bak
sudo ln -s g++-4.8 g++

最后可以查看版本号

gcc --version
g++ --version

如果版本是4.8，则证明操作成功。

3.安装cuda

进入下载好的文件目录

 sudo sh cuda*.run

注意在选择是否安装显卡驱动的时候选择no，其他都是yes或者默认。
安装完成后将以下两条写入.bashrc文件中。

sudo vim ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:$PATH}}      #注意，根据自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH} #注意，根据自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...

4.验证是否安装成功

nvcc --version

安装cuDNN

1.下载

下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download。这个需要注册后下载，同样的下载好对应cuda的版本。在这里插入图片描述
下载后解压，然后将相关文件拷贝到cuda的系统路径下即可：

tar -zxvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d 

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