ubuntu22.04安装cuda和cudnn

1. 安装依赖

sudo apt-get update   
sudo apt-get install gcc-12
sudo apt-get install g++-12
sudo apt-get install make
sudo apt-get install cmake

踩坑:ubuntu内核升级到6.5.0需要安装gcc-12,不然会报错ERROR: The nvidia kernel module was not created.

2. 禁用nouveau

# 验证是否禁用 nouveau
lsmod | grep nouveau

# 若有输出,说明没有禁用,进行以下操作禁用
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

# 在文件末尾中添加两条:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

# 更新配置
sudo update-initramfs -u  

# 重启系统

# 查看是否禁用 nouveau,若无输出,则已禁用
lsmod | grep nouveau

3. 查看可用的显卡驱动版本

ubuntu-drivers devices

4. 去英伟达官网下载上面输出的对应版本合适的runfile文件

踩坑:若版本不是推荐版本也会报错

网址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive/

在这里插入图片描述

5. 关闭图形化

sudo init 3

6. 卸载原有驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*   
sudo apt-get autoremove 

7. 安装CUDA

# 以下的cuda.run换为上面下载的runfile文件名
# 赋权限
sudo chmod a+x cuda.run
# 安装
sudo sh cuda.run

8. 开启图形化

sudo init 5

9. 配置环境变量

gedit ~/.bashrc

在最后加入

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin  
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64  
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
source ~/.bashrc

10. 检查cuda和显卡驱动是否安装成功

nvidia-smi

nvcc -V

11. 安装CUDNN

官网下载cuda对应版本的cudnn:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse805-111
解压并进入cudnn目录

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

12. 检查CUDNN是否安装成功

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
<think>好的,我需要帮助用户在Ubuntu 22.04安装CUDAcuDNN。首先,我得回忆一下相关的步骤,确保每个环节都正确。根据用户提供的引用,安装过程主要分为几个部分:检查驱动、下载CUDA安装CUDA、配置环境变量、验证CUDA,然后是cuDNN安装验证。 首先,用户需要检查NVIDIA驱动是否安装正确。这一步很重要,因为CUDA依赖合适的驱动版本。用户可以使用nvidia-smi命令来查看驱动信息兼容的CUDA版本。如果驱动未安装或版本过低,可能需要先安装或更新驱动。不过根据引用[4],CUDA安装包可能包含驱动,但用户需要确认是否已安装或是否需要额外处理。 接下来是下载CUDA。根据引用[2][3],用户需要访问NVIDIA官网的CUDA下载页面,选择正确的选项:操作系统是Linux,架构x86_64,发行版Ubuntu 22.04安装类型推荐使用deb(local)。这里要确保用户下载的是对应版本的.deb文件,避免下载错误。 安装CUDA部分,用户需要按照官方指南执行命令。例如,下载完成后,使用dpkg -i安装.deb包,然后运行apt-get updateapt-get -y install cuda。这里需要注意,可能需要添加NVIDIA的仓库到源列表中,以确保依赖项正确安装安装完成后,配置环境变量,将CUDA路径添加到.bashrc中,如引用[5]提到的,需要设置PATHLD_LIBRARY_PATH。这一步容易出错,用户需要正确编辑文件并source使其生效。 验证CUDA安装可以通过nvcc -V查看版本,以及运行示例程序deviceQuery。如果这些命令执行成功,说明CUDA安装正确。 然后是cuDNN安装。用户需要注册NVIDIA开发者账户,下载对应CUDA版本的cuDNN包。根据引用[5],使用tar命令解压,然后复制头文件库文件到CUDA目录中。要注意权限问题,使用sudo命令,并确保文件权限正确设置。验证cuDNN可以通过测试样例,但用户可能需要下载官方提供的测试代码或使用深度学习框架验证。 在整个过程中,用户可能会遇到驱动冲突、路径配置错误、版本不匹配等问题。比如,CUDA版本与驱动版本是否兼容,cuDNN是否与CUDA版本对应。需要提醒用户严格按照官方文档的步骤操作,并检查版本对应关系。 另外,用户可能需要安装完成后进行深度学习框架的安装,如PyTorch,这时需要指定正确的CUDA版本。但用户当前的问题仅涉及CUDAcuDNN,所以这部分可以暂时不提。 总结步骤:检查驱动→下载CUDA安装CUDA→配置环境→验证→下载cuDNN安装cuDNN→验证。确保每一步都正确,并参考用户提供的引用中的具体命令链接。</think>### 在 Ubuntu 22.04安装 CUDA cuDNN 的详细步骤 #### 一、安装前准备 1. **检查 NVIDIA 驱动兼容性** 执行命令 `nvidia-smi`,输出中会显示当前驱动版本兼容的 CUDA 版本(如 `CUDA Version: 12.4`)[^4]。 - 若未安装驱动,CUDA 安装包可能包含所需驱动(需在安装时勾选驱动选项)[^2]。 #### 二、安装 CUDA 1. **下载 CUDA 安装包** 访问 [NVIDIA CUDA 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择以下参数: - Operating System: `Linux` - Architecture: `x86_64` - Distribution: `Ubuntu` - Version: `22.04` - Installer Type: `deb (local)` 下载完成后,获得 `.deb` 文件(如 `cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-1_amd64.deb`)[^3]。 2. **安装 CUDA** ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` 3. **配置环境变量** 编辑 `~/.bashrc` 文件,添加以下内容: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 保存后执行 `source ~/.bashrc` [^5]。 4. **验证 CUDA 安装** - 检查版本:`nvcc -V` - 运行测试程序: ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery ``` 输出 `Result = PASS` 表示安装成功。 #### 三、安装 cuDNN 1. **下载 cuDNN 包** 访问 [NVIDIA cuDNN 下载页面](https://developer.nvidia.com/cudnn),需注册账号。选择与 CUDA 版本匹配的 cuDNN(如 CUDA 12.x 对应 cuDNN 8.9.x)[^5]。 2. **安装 cuDNN** 假设下载文件为 `cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive.tar.xz`: ```bash tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive.tar.xz sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 3. **验证 cuDNN 安装** 可使用 PyTorch 或 TensorFlow 测试,或编译官方示例: ```bash cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN make clean && make ./mnistCUDNN ``` 输出 `Test passed!` 表示成功[^5]。 #### 四、注意事项 - **版本匹配**:CUDA、驱动、cuDNN 需严格匹配(参考 [CUDA 版本存档](https://docs.nvidia.com/cuda/archive/))。 - **权限问题**:安装时需全程使用 `sudo`,避免权限不足导致文件复制失败。
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