Ubuntu安装最新版CUDA和cuDNN(TO小白)

Ubuntu18.04安装最新版CUDA和cuDNN(TO小白)三代测序GPU环境

一、安装CUDA

1.CUDA下载网址:
https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-toolkit,如图点击“立即下载”。
在这里插入图片描述

2.按图示进行选择后,页面下方出现安装命令。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

3.按提示命令进行下载
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.1/local_installers/cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run

4.运行
sudo sh cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run
出现安装条款如下:
在这里插入图片描述
5.输入“accept”
在这里插入图片描述
6.选择“install”,即进行安装。

7.进行环境配置
sudo vim ~/.bashrc

8.打开.bashrc文件后,在文档最后添加环境:
在这里插入图片描述

export PATH= $PATH:/usr/local/cuda-11.4/bin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.4/lib64

export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.4

#注意添加环境要根据自己的实际安装目录进行调整

9.刷新环境
source ~/.bashrc

10.确认是否安装成功
进入deviceQuery/目录
cd usr/local/cuda-11.4/samples/1_Utilities/deviceQuery/
make一下
sudo make
执行检查版本
./deviceQuery
CUDA安装成功会显示类似如下界面:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
(本服务器安了2块显卡)

二、安装cuDNN

1.cuDNN下载网址:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-toolkit

NVIDIA cuDNN
​developer.nvidia.com/cudnn

2.cuDNN下载需要登录下载,先进行注册,再选择匹配CUDA的版本下载(cuDNN Library for Linux)。
在这里插入图片描述
3.下载后,进行解压
tar -xvzf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz

4.将解压后的文件拷贝到CUDA对应的安装目录下:
sudo cp cuda/include/cudnn /usr/local/cuda-11.4/include*
sudo cp cuda/lib64/libcudnn /usr/local/cuda-11.4/lib64*

5.更改文件属性,所有者都可以读取(如果已有此属性,跳过本步)
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn && chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn**

6.查看cuDNN版本
cat /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h

根据引用,我们可以查看CUDA版本对应的cuDNN版本。根据引用,我们可以将解压后的文件拷贝到CUDA对应的安装目录下。根据引用,我们可以看到可供选择的CUDA版本,其中包括了CUDA 11.4.1、CUDA 11.7.0CUDA 12.1.1。由于引用中提到的路径是/usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h,我们可以推断出CUDA 11.4.1对应的cuDNN版本应该在CUDA 11.4.1安装目录下的cudnn.h文件中进行查看。请您按照引用中的指示查看该文件,以获取CUDA 11.4.1对应的cuDNN版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Ubuntu安装最新版CUDAcuDNNTO小白)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_40870091/article/details/119926891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Nvidia 3060显卡 CUDA环境搭建(Ubuntu22.04+Nvidia 510+Cuda11.6+cudnn8.8)](https://blog.youkuaiyun.com/sanhewuyang/article/details/131196253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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