Linux环境下的CUDA升级

Linux/Ubuntu环境下的CUDA升级

  首先需要知道Ubuntu的驱动最高支持哪个版本的CUDA!!!(很重要)
  可通过下图查看:
  其中:

  • 1 是Ubuntu驱动版本
  • 2 是CUDA版本

在这里插入图片描述
  具体查看命令可参考如下代码:

查看CUDA命令:
nvidia-smi
nvcc -V
查看驱动:
ubuntu-drivers devices

  根据上图了解Ubuntu的版本后,可根据下图去寻找对应可支持的CUDA版本(版本一定要对应)
在这里插入图片描述
  在了解好Linux/Ubuntu支持的CUDA版本后,在官方网站下载对应的CUDA并安装,官方下载连接:     https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  具体如下图所示:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
  在Base Installer下两行可执行命令,打开命令行后,执行命令(第二个需要管理员密码)
  执行第一个命令:

wget https:developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

在这里插入图片描述
  等待下载完成即可,下载好的文件会在主目录下home
  执行第二个命令:

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

在这里插入图片描述
  输入管理员密码进行安装即可,具体操作如下所示:
    选择Continue
在这里插入图片描述
    输入accept
在这里插入图片描述
    取消勾选Driver,install
在这里插入图片描述
    选择No,具体配置在bashrc中操作
在这里插入图片描述
    显示下图即安装成功
在这里插入图片描述
  这里先用nvcc -V查看一下CUDA版本,仍为10.2。这是因为还没有在bashrc中配置CUDA11.8的环境
在这里插入图片描述

  接着在bashrc中进行配置即可
  进入./(home目录找到.bashrc文件,双击点开修改即可)
  (ps:这里如果有vim佬,那用vim就可以了,vim ~/.bashrc,我不会vim!!!)
在这里插入图片描述
  对CUDA配置进行修改就行(记得保存
在这里插入图片描述
  最后再执行source ~/.bashrc一定要执行
在这里插入图片描述
  CUDA11.8,结束!!!

### 安装和升级CUDA #### 验证现有安装情况 为了确认当前系统中是否已存在CUDA以及其版本,在终端输入命令`nvcc --version`可以查看编译器的版本信息,而通过执行`nvidia-smi`能够获取有关GPU及其驱动的信息[^3]。 #### 下载CUDA工具包 访问[NVIDIA官方下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),根据操作系统选择相应的安装文件。对于特定版本的需求,可以直接从网络地址下载对应的二进制文件,例如使用wget命令来获取指定版本的CUDA安装程序: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run ``` #### 执行安装过程 获得安装包之后,赋予可执行权限并启动安装向导。这通常涉及到给予脚本执行权限,并按照提示完成设置: ```bash sudo chmod +x cuda_*.run sudo ./cuda_*.run ``` 注意:如果之前已经安装过CUDA,则可能需要先卸载旧版本再继续新版本的部署工作[^4]。 #### 设置环境变量 为了让系统识别新的CUDA库路径,需编辑用户的shell配置文件(如`.bashrc`),添加如下两行以更新PATH和LD_LIBRARY_PATH环境变量: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 记得替换其中的`<version>`为实际安装的具体版本号,并使更改生效: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 多版本管理与切换 当多个不同版本共存于同一台机器时,可以通过修改上述环境变量中的路径指向不同的CUDA目录实现快速切换。另外一种方法是在每次调用前临时改变这些变量值,比如运行某个依赖特定版本的应用时可以在前面加上完整的路径说明[^1]。
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