《在 Ubuntu 22.04 上安装 CUDA 11.8 和 Anaconda，并配置环境变量》

秋风wyj140615

已于 2025-04-04 20:21:27 修改

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文章标签： ubuntu linux 运维

于 2025-04-04 20:12:37 首次发布

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安装 CUDA 11.8 和 Anaconda 并配置环境变量

在本教程中，我们将介绍如何在 Ubuntu 22.04 上安装 CUDA 11.8 和 Anaconda，并配置相应的环境变量。我们还将配置使用 阿里云镜像源 来加速软件包更新。以下是具体步骤。

步骤 1：更新软件源

首先，更新系统的软件源，并切换到 阿里云镜像源 来加速 Ubuntu 软件包的下载。

备份 /etc/apt/sources.list 文件：

在编辑 /etc/apt/sources.list 之前，最好先进行备份，以防出现问题时可以恢复。使用以下命令备份文件：
```
sudo mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
```

修改 /etc/apt/sources.list 文件，将以下内容添加到文件中（根据你的 Ubuntu 版本修改 jammy 为你当前的版本）：

sudo vim /etc/apt/sources.list

在文件中添加以下阿里云镜像源：

# 阿里云镜像源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse

# 安全更新
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

# 软件更新
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse

# 提议的更新
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse

# 回退包
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

更新软件包：
```
sudo apt update
sudo apt upgrade
```

步骤 2：安装 `gcc` 和 `g++`

为了安装 CUDA，我们需要确保系统中有支持的 gcc 和 g++ 版本。

安装 gcc 和 g++ 版本 11：
```
sudo apt install gcc-11 g++-11
```
如果遇到错误：
如果你在执行上述命令时出现了错误，比如找不到 gcc 或 g++，请确保已安装这些工具并更新系统：
```
sudo apt install gcc g++
```

检查 gcc 版本：

gcc --version

如果看到如下错误：

Command 'gcc' not found, but can be installed with:
apt install gcc

那么请执行以下命令来安装 gcc：

sudo apt install gcc

步骤 3：安装 CUDA 11.8

接下来，我们下载并安装 CUDA 11.8。

下载 CUDA 11.8 本地安装包：

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

运行安装程序：
```
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
```
如果出现错误：
在运行 CUDA 安装时，遇到如下错误：
```
Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.
```
这通常是因为系统中没有正确的 gcc 版本或者版本不兼容。解决此问题的方法是确认你安装的 gcc 版本为 gcc-11。运行以下命令确认安装：
```
gcc --version
```
如果版本不符，可以通过如下命令安装正确版本的 gcc：
```
sudo apt install gcc-11
```

步骤 4：下载和安装 CUDA `.deb` 文件

下载 CUDA .deb 文件：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb

安装 .deb 文件：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb

复制 GPG 密钥并更新 apt：

sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update

安装 CUDA：
```
sudo apt-get -y install cuda
```
如果遇到依赖问题：
如果在安装时出现依赖问题，可以运行以下命令来修复它们：
```
sudo apt --fix-broken install
```

步骤 5：配置环境变量

为了使 CUDA 工具和库可用，配置环境变量。

配置环境变量：

打开 .bashrc 文件并添加以下行：

vim ~/.bashrc

添加以下行以更新 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量：

export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

应用更改并检查环境变量：

source ~/.bashrc
echo $PATH
echo $LD_LIBRARY_PATH

步骤 6：安装 Anaconda

下载 Anaconda 安装脚本：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

赋予安装脚本执行权限：

chmod +x Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

运行 Anaconda 安装程序：

bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

配置 Anaconda 环境变量：

打开 .bashrc 文件并添加 Anaconda 的 bin 目录到 PATH：
```
vim ~/.bashrc
```
在文件末尾添加：
```
export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"
```
然后应用更改：
```
source ~/.bashrc
```
验证安装：
```
echo $PATH
```