ubuntu20.04安装nvidia驱动+cuda11.8+cudnn8.6

本文详细指导了如何在Ubuntu系统上安装CUDA 11.8和CUDNN 8.6,包括显卡驱动卸载与重装、CUDA命令行安装、CUDNN包管理及版本确认,最后通过实例测试验证安装是否成功。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

显卡安装

显卡驱动安装方法就不说了,很简单。若果出现问题,可以参考下文解决办法
启动 Ubuntu 系统时不让系统加载图形化界面,在终端命令模式下卸载 NVIDIA 驱动,再重装新的驱动

显卡驱动卸载命令位置/usr/bin/nvidia-uninstall,以下命令即可卸载:

sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

以下命令备用:

sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get autoremove
sudo modprobe -r nvidia-drm
cd NVIDIA驱动安装文件所在的目录
sudo sh ./NVIDIA驱动安装文件.run
sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot 0

通过ctrl+alt+F1进入命令行界面,关闭所有使用GPU的进程(没试过!!!)。

sudo systemctl isolate multi-user.target

CUDA安装

安装好显卡驱动后,在nvidia.cn官网上下载“cuda_11.7”,用命令行进行安装:

chmod +x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo ./cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

按照提示即可完成,一般不选择驱动项目(用enter将x去掉),以免出现错误。

cudnn安装

首先下载“cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb”,用以下命令进行安装:

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb

完成安装后,其路径在如下目录下:
/var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.6.0.163
在这里插入图片描述

接着,复制GPG到如下目录:

sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

采用以下命令查看cudnn版本:

sudo apt-cache madison libcudnn8

将查的信息加入下面命令,完成cudnn的最终安装:

sudo apt-get install libcudnn8=8.6.0.163-1+cuda11.8
sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.6.0.163-1+cuda11.8
sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.6.0.163-1+cuda11.8

在这里插入图片描述

测试

输入以下命令:

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

出现Test Passed! 代表cudnn可以正常使用。

如果出错,说明FreeImage工具没安装,输入:

sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

完成后即可测试。
在这里插入图片描述

### 安装 NVIDIA 驱动 为了确保 GPU 能够正常工作,在安装 CUDA 之前需要先安装合适的 NVIDIA 显卡驱动程序。对于 GeForce RTX 4060,推荐的驱动版本为 nvidia-driver-525。 可以通过以下命令来查询当前硬件支持的最佳驱动: ```bash ubuntu-drivers devices ``` 这一步骤有助于确认所选驱动是否适合特定型号的显卡[^1]。 ### 下载并安装 CUDA Toolkit 11.8 接着准备安装 CUDA 工具包。官方提供了直接运行脚本的方式来进行安装。通过wget获取安装文件,并执行该脚本来完成整个过程: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run sudo sh cuda_11.8_520.61.05_linux.run ``` 上述命令会引导用户按照提示逐步完成 CUDA安装流程[^2]。 ### 设置环境变量 为了让系统识别新安装CUDA 版本,还需要更新 `.bashrc` 文件中的路径设置。编辑 `~/.bashrc` 或者 `/etc/profile.d/cuda.sh` 添加如下内容: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 之后使更改生效: ```bash source ~/.bashrc ``` 或者重启计算机让新的环境变量起作用。 ### 安装 cuDNNcuDNN 是针对深度学习应用优化过的高性能库,通常与 CUDA 结合使用以加速神经网络训练。下载对应于已安装 CUDA 版本 (这里是 v8.6) 的 cuDNN 后解压并将头文件和动态链接库复制到相应的 CUDA 目录下: ```bash sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include/ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn* ``` 以上步骤可以确保 cuDNN 正确集成到了现有的 CUDA 开发环境中[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值