非root用户在Linux系统下安装cuda

最新推荐文章于 2025-07-08 11:29:07 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yanxiaohui1992/article/details/82730106
本文介绍了非root用户如何在Linux系统中安装CUDA。首先，提供了CUDA和cuDNN的下载链接，强调版本匹配。接着详细说明了安装步骤，包括接受协议、选择个人目录、解压并复制库文件，以及修改环境变量。最后，通过运行nvcc -V命令验证安装是否成功。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

cuda的安装

cuda的下载https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

cudnn的下载https://developer.nvidia.com/cudnn

下载的cuda的版本和cudnn版本要求相匹配，我下载的是cuda8.0和cudnn8.0,下载完成后具体操作如下：

1.sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run在协议中选择同意EULA（accept）,不安装driver installation （no）,然后再安装cuda时选择个人用户的目录，如/home/shuang/cuda8,以及cudasamples的目录 

2.下载的是cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz,tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 解压，解压到了cuda文件夹。

3.cp /home/shuang/cuda/include/cudnn.h  /home/shuang/cuda8/include/  

    cp /home/shu

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Linux下非root用户安装CUDA
weixin_71109434的博客
04-07 2358
选择Option并进入，需要修改Toolkit Options和Library install path(Blank for systemdefault)这两项的路径。选择Library install path(Blank for systemdefault)进入。GPU驱动版本为535.161.07，最高支持CUDA版本12.2。利用上下键和Enter选择，只安装CUDA Toolkit。按Enter完成 ，取消其它选项，再选择Done。按Enter完成，再选择Done。选择Install开始安装。
非root用户在linux下安装CUDA9.2
qq_35091353的博客
11-16 599
1、原因 最近在跑Semantics-guided Part Attention Network的代码，作者给出的环境配置是python3.6与pytorch1.6。于是，自己首先创建一个虚拟环境，并使用python3.6 然后，依据requirements.txt的，安装了torch1.6： 原本以为安装好之后，代码就可以跑起来，可是，现实却给了一巴掌，错误如下： 通过torch.cuda.is_available()为false，可以看出安装的torch1.6框架并不能使用预装好的CUDA10.0
针对Linux的anaconda安装cuda失败的几种解决方案记录
sunianbei的博客
06-04 979
1. 在使用mamba-ssm软件包的时候，必须安装cuda的版本大于11.8，在这地方踩坑了两天，终于最后成功将cuda装上了。显示这个通道连接不上，于是想的是镜像产生了问题，所以去配置了清华源的镜像，反复几遍之后，问题还是没有解决。是一个社区驱动的通道，提供了大量的软件包，包括 CUDA Toolkit。5. 如果还是不行，可以去试试指定清华大学的这个通道，这个还没试过。通道不可用，尝试使用 Anaconda 官方的默认通道。这个命令，问题还是没解决，显示的是说找不到这个包。在这个通道下终于成功了！
Linux下安装cuda
07-26
在Linux下安装cuda的教程
linux安装CUDA
最新发布
weixin_61663117的博客
07-08 498
这些图都是以前安装其它版本拼凑过来的，不要在意版本号。配置好环境变量后终端输入以下命令，使环境变量生效。进去后输入安装路径，如我的安装路径是。输入完成后按回车键，然后下移点击。下载好后运行第二条命令，输入。，按回车键，等待安装成功，选择下图框选出来的按回车键。如要修改安装位置，看下面。如要修改安装位置，选择。出现下图所示即安装成功。使用自定义的安装路径。
Linux非root用户如何优雅的安装cuda和cudnn
jingyihiter 的博客
05-23 2万+
ubantu非root用户如何优雅的安装cuda和cudnn 跑深度学习模型时，总会遇到各种版本的问题。如深度学习框架与cuda的版本不符，或者管理安装的cuda的版本太低，因此作为非root用户就很难受。为自己装cuda和深度学习框架就非常有必要 anaconda的必要性 非root安装cuda和cudnn anaconda python有一个很好的版本管理器——anacond...
Linux 服务器下非root用户安装CUDA完整流程（多次踩雷经验总结）
K_wenry的博客
04-30 2万+
深度学习免不了需要CUDA加速，但是在诸多的CUDA安装教程中使用的都是sudo命令，服务器只有一个管理员，非管理员用户无法使用sudo命令，更新和安装CUDA通常会出现如下报错不在 sudoers 文件中。此事将被报告。
【工具】Ubuntu18非root用户安装CUDA&PyTorch
星辰不问
06-14 2039
【工具】Ubuntu18非root用户安装CUDA&PyTorch
在Linux系统上安装CUDA的基本步骤
01-20
cuda安装教程
linux非root用户/个人用户更新CUDA和cudnn并安装anaconda和pytorch配置环境
Univeir的博客
07-31 749
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Linux操作系统，CUDA安装指南
07-20
介绍了如何在CentOS 7操作系统下，安装CUDA 7.5的过程。
linux CUDA安装（非ROOT用户）
计算机、AI技术分享
10-04 5422
安装CUDA9.0 非root
非root用户安装cuda10.0和cudnn
keep_early的博客
07-27 2679
我要装下mask rcnn benchmark () 去官网下载cuda安装包。 网址：下载地址 Step1:
Linux 安装 cuda
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09-13 459
输入进入cuda toolkit官网，可以正确输出了。
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07-18 2225
linux 安装 cuda， cudnn，tensorflow-gpu 引入校验是否成功
Linux安装CUDA
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04-27 4万+
Ubuntu20.04系统安装CUDA 前言一、CUDA 是什么二、步骤1.先查看有没有安装CUDA 在终端输入命令2.若没有，查看有没有安装显卡驱动3.查看Driver对应的CUDA version4.[到cuda-toolki-archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),下载对应的cuda5.修改环境变量总结 前言 笔者最近在做深度学习和感知方面的一个学习，需要用到CUDA 来加速，所以安装了CUDA ，在这里总结了一下。
Linux下CUDA安装全攻略
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-06 5206
CUDA是一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C、C++、Fortran等常见的编程语言编写程序，并将这些程序运行在NVIDIA的GPU上。通过CUDA，开发者可以充分利用GPU的多核架构，实现大规模并行计算，从而显著提高计算效率。本文详细介绍了在Linux系统下安装CUDA的全过程，包括概念讲解、安装步骤、代码示例、应用场景、注意事项以及相关架构图和流程图。通过本文的介绍，读者可以快速掌握CUDA的安装和使用方法，为后续的并行计算开发打下坚实的基础。
非root用户linux安装cuda
03-22
### 非Root用户在Linux系统中安装CUDA的方法 为了实现非Root用户的CUDA安装，可以按照以下方法操作： #### 下载合适的CUDA工具包 首先需要访问NVIDIA官方的CUDA Toolkit页面并下载适合目标系统的版本。对于非Root用户来说，推荐使用`.run`或者`.tar.gz`格式的文件[^2]。 #### 创建个人安装路径 由于缺乏全局写入权限，建议创建一个本地目录用于存储CUDA相关组件。例如，在家目录下建立如下结构： ```bash mkdir ~/local-cuda ``` #### 执行安装脚本（针对.run文件） 如果选择了`.run`类型的安装程序，则可以通过命令行执行它，并指定自定义的目标位置来完成安装过程。注意要关闭X server以防图形界面冲突: ```bash sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run --toolkit --silent --override --installpath=$HOME/local-cuda/ ``` 上述命令中的参数解释如下： - `--toolkit`: 只安装开发工具而不包括样品代码； - `--silent`: 使用静默模式运行而无需交互输入； - `--override`: 跳过某些兼容性检测警告； - `--installpath`: 设定具体的安装地址。 #### 解压归档文件（适用于.tar.gz形式） 当采用的是压缩包方式分发时，先解压再手动复制至预定地点即可[^3]: ```bash tar -zxvf cuda_x.y.z_linux.tar.gz -C $HOME/temp-folder/ cp -r $HOME/temp-folder/cuda/* $HOME/local-cuda/ rm -rf $HOME/temp-folder/ ``` #### 设置环境变量 为了让编译器能够找到新装好的库以及头文件，需调整PATH与LD_LIBRARY_PATH等配置项。可以在shell初始化脚本里加入这些更改以便长期生效[^1]: ```bash echo 'export PATH=$HOME/local-cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/local-cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 测试验证 最后一步就是确认整个流程是否成功结束。尝试调用nvcc查看其版本号作为初步检验手段之一。 ```bash nvcc --version ``` 通过以上步骤，即使不具备管理员特权也能顺利部署属于自己的私有版CUDA环境。
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