安装cuda,cudnn.

最新推荐文章于 2024-11-29 16:34:55 发布

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本文详细介绍在Ubuntu 17.10上安装CUDA的过程，包括版本选择与下载，以及解决遇到的错误unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported的方法。

uname -a
查看系统信息。

检查ubuntu版本。

daiyi@hptf01-SYS-7048GR-TR:~$ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID:	Ubuntu
Description:	Ubuntu 17.10
Release:	17.10
Codename:	artful

cuda 选择　下载。
(https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1704&target_type=debnetwork)

接着照着上面的操作做就是了。

官网上有 cudnn的安装指导。

报错处理

unsupported GNU version! gcc versions later than 6 are not supported

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10

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木叶之秋

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Docker 中的 CUDA：让 Python 使用 CUDA 变得简单

TechPr的博客

09-08

1711

在本文中，我们将探讨如何在 Docker 中使用 CUDA，并使用 Python 来编写 CUDA 加速的代码。Docker 提供了一个便捷的方法来管理 CUDA 环境的配置和分发，使得在不同的机器上运行代码变得更加简单和可靠。在上述示例中，我们使用了 NumPy 库来生成随机矩阵，并使用 cupy 库来进行 CUDA 加速的计算。这将在 Docker 容器中运行我们的代码，并利用所有可用的 GPU 资源。请注意，这可能需要一些时间，特别是在首次构建时，因为 Docker 需要下载和安装所需的依赖项。

基础的ubuntu的docker容器安装cuda

qq_56051596的博客

06-12

4130

最近发现我们服务器上基于已经创建好的cudu/nvidia镜像的容器在新建容器的时候联网有点问题，所以之前写的那篇博客可能就不太适应了。这里写一篇博客来记录一下如何在服务器上最基础的ubuntu镜像容器里面安装cuda。其实也挺好理解的，因为一个容器就可以当作是一个独立的linux计算机，在里面是可以随便造的。那么让我们从一个只装了ubuntu系统的容器开始我们cuda的安装。

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docker安装和使用CUDA

educth的博客

11-29

4589

当使用docker运行gazebo进行多波束声呐仿真或者需要使用到与主机不同的CUDA版本时便可以在docker中安装另一个独立于主机的CUDA，此CUDA不会对主机造成影响。

docker中cuda9.2+cudnn7+caffe

09-28

在docker中安装caffe-gpu的笔记, 博客路径为:https://blog.csdn.net/u012939880/article/details/82887985, 但是格式不太好, 就吧word文档传上来, 供大家参考

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04-15

5483

1，下载nvidia/cuda:9.0-base 2，安装工具： apt-get update apt-get install git vim sudo adduser -m xxx passwd xxx chmod +w /etc/sudoers xxx ALL=（ALL：ALL） ALL chmod -w /etc/sudoers 3，切换到普通用户：su xxx 4，继续安装工具： s...

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知识点： ...10. 安装流程的详细步骤：文档中详细描述了从下载Jetpack安装包到在Jetson-TX2上安装CUDA和cuDNN的整个流程，包括下载链接、文件操作、安装命令等，为读者提供了一套完整的安装指导。

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torch.backends.cudnn.benchmark = cudnn_benchmark torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = False torch.backends.cudnn.allow_tf32 = False