ubuntu安装并切换多个版本的cuda

最新推荐文章于 2025-10-11 17:32:28 发布
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这篇博客介绍了如何在Ubuntu系统中安装和切换不同版本的CUDA。首先，作者因为需要匹配特定版本的TensorFlow-GPU，决定安装CUDA 9.0。详细步骤包括从官网下载所需版本，安装依赖，执行安装命令，以及修改环境变量。接着，文章讲解了如何在已安装CUDA 10.1和9.0的情况下，通过软链接轻松实现版本切换，以满足不同项目需求。

1.背景

租用的服务器，里面安装的cuda版本是cuda10.1，需要配套的tensorflow-gpu在1.13.1以上，我之前用的是cuda9.0，cudnn7.6.0，tensorflow-gpu=1.8
在这里插入图片描述

不想再修改实验代码，所以就打算安装多版本的cuda

2.安装

先去cuda官网下载需要的cuda版本
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
在这里插入图片描述
我下载的是cuda_9.0.176_384.81_linux.run

cd cuda_9.0.176_384.81_linux.run

进入到cuda_9.0.176_384.81_linux.run文件所在的目录中（前面的cuda_9.0.176代表cuda的版本，后面的384.81代表的对应的NVIDIA驱动的版本）

先执行下面的命令安装相关依赖，
否则会出现Missing recommended library错误

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通过本文方案，你实现了：✅。
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一、删除原来的软链接 第一种方法： 经评论区大佬指点，可以使用unlink命令删除软链接： cd /usr/local sudo unlink cuda 第二种方法： 注意！不要多打一个'/'，否则会删除了实际数据。 具体参见：linux删除软链接的正确方式_每天进步一点的技术博客_51CTO博客_linux软连接 cd /usr/local sudo rm -rf cuda （千万不要多打'/' ！！！！！再说一遍！！！） 二、建立新的软链接 建立指向cuda-10.0（需要的CU
【多版本cuda自由切换】在ubuntu上安装多个版本的CUDA，并且可以随时切换cuda-11.3//cuda-11.8//cuda-11.6//cuda-11.2
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1、现有的cuda一般在 /usr/local(有的是隐藏的，登录ubuntu账户之后，可以切换到该目录，ls 查看目录下是否有文件)4.如果想要更改cuda版本为cuda11.8，则用下方代码替换最后一行。（注：这个版本cuda-11.8是/usr/local目录中存在的）3.如果最后一行中，添加的是anaconda的路径；则默认cuda版本为11.5。
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在Ubuntu系统上同时安装和管理多个CUDA版本是一项常见的需求，这通常是为了测试新的库兼容性或者特定项目对不同CUDA版本的需求。以下是基本步骤： 1. **安装多个CUDA版本**： - 使用`apt-get`先安装基础的CUDA版本，比如CUDA 10.x： ``` sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-<version> ``` - 对于其他版本，可以下载CUDA Toolkit的.deb包手动安装，或者使用类似于`nvidia-docker`这样的工具，它可以在容器中安装独立的CUDA环境。 2. **管理和切换CUDA版本**： - `nvidia-smi`命令用于显示当前的GPU状态和驱动程序信息，但不会直接告诉你使用的CUDA版本。 - 如果需要切换到特定版本，可以设置环境变量`LD_LIBRARY_PATH`指向相应的CUDA库目录： ``` export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 3. **隔离和配置工作区**： - 使用如`.bashrc`或`~/.profile`文件里的alias来快速切换CUDA路径，或者在项目级别的`Makefile`或`build.gradle`文件中指定特定CUDA版本。 - 如果有多个Docker镜像对应不同CUDA版本，可以在启动容器时选择对应的标签或版本。 **注意事项**： - 定期检查系统的环境变量，确保每次运行应用时都在正确的CUDA版本下。 - 更新显卡驱动时，要确保只更新与当前CUDA版本匹配的驱动。
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