cudnn安装问题

由于学习caffe的缘故,需要使用CUDA加速,CUDA的安装比较直观,CUDA7.5很快安装成功,并通过编译 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\1_Utilities\deviceQuery,执行 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\bin\win64\Release\deviceQuery.exe可以得到电脑的CUDA信息。


从上图可以看出我的电脑是GT550M显卡,最高支持的CUDA capability Version 是 2.1.

CUDA7.5没有问题,接下来是 CUDNN。

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从7.5对应的cudnn v5版本开始,一直到cuda 6.5对应的cndnn v2版本,都提示 CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH。应该是版本不兼容造成的。

直到6.5的V2版本有一个install.txt,里面清晰的记录了如下信息:

PREREQUISITES


    CUDA 6.5 and a GPU of compute capability 3.0 or higher are required.

也就是说,GT550M显卡无法使用CUDNN。

到此为止。 over。

### 如何安装 cuDNN #### 下载 cuDNN 为了成功安装 cuDNN,首先需要访问 NVIDIA 提供的官方下载页面并找到适合您系统的版本。对于基于 Ubuntu 18.04 的系统,可以下载以下三个主要组件:cuDNN Runtime Library、cuDNN Developer Library 和 cuDNN Code Samples and User Guide[^1]。 #### 解压和复制文件 一旦完成下载,解压缩所获取的 `.deb` 文件,并将其内容放置于适当的位置。通常情况下,这些文件会被复制到 `/usr/local/cuda/lib64` 和 `/usr/local/cuda/include` 目录下。例如: ```bash sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 这一步骤确保了头文件 `libcudnn.so` 被正确地部署到了 CUDA 工具包的标准路径中[^2]。 #### 创建软连接 为了让程序能够识别最新版的 cuDNN 库,在目标目录创建必要的符号链接是非常重要的。以下是实现这一操作的具体命令: ```bash sudo ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7.4.2 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7 sudo ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so ``` 通过以上步骤,您可以保证所有的软件都能调用最新的 cuDNN 动态库版本。 #### 验证安装 最后,验证 cuDNN 是否已正确安装非常重要。可以通过运行一些测试样例或者编写简单的 C++ 程序来确认其功能正常。比如加载 `libcudnn.so` 并打印版本号是一个常用的方法。 #### 处理潜在问题 在某些 Linux 发行版上(如 CentOS),可能会遇到内核头部文件与开发工具链之间的兼容性问题。在这种情形下,建议预先更新 kernel-header 和 kernel-devel 至匹配当前正在使用的内核版本,可通过执行如下命令检查现有内核版本: ```bash uname -r ``` 随后依据提示安装对应的 kernel 开发环境以避免冲突[^3]。 ---
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