ubuntu16.04安装CUDA和CUDNN

本文详细介绍了CUDA10.0和CUDNN7.6.3的安装步骤,包括下载、环境变量配置、第三方库安装、测试以及版本查看,适用于希望在Linux环境下搭建GPU加速深度学习环境的开发者。

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一、CUDA安装
CUDA的选择要根据CUDNN的型号来选,即CUDA的版本一定要和CUDNN的版本对应,必须是CUDNN支持的版本,这里选择的是CUDA10.0和CUDNN7.6.3
CUDA下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDNN下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
1.CUDA的下载及安装
将下载好的CUDA安装包放置到home下,执行命令

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

依次执行,除INSTALL NVIDIA Accelereted Graphics Driver for Linux-x86_64选择no以外,其余均选择yes或enter即可
2.配置CUDA的环境变量
添加以下语句到环境变量

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}           
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 

3.安装一些官方文档推荐的第三方库

sudo apt-get install g++ freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

4.测试CUDA是否安装成功

cd NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

运行结果
显示Result =PASS
5.查看CUDA版本命令

cat /usr/local/cuda/version.txt

二、CUDNN安装
通过上述给出的链接下载CUDNN安装包,本次下载的是
cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.3.30.tgz
对压缩包进行解压,得到一个名为cuda的文件夹,将其复制到home下
然后执行以下指令即可

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

这样CUDNN就安装完毕了
查看CUDNN版本命令

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |grep CUDNN_MAJOR –A 2
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