nvidia cuda cudnn tensorrt安装配置

  1. 下载cuda和cudnn,查看显卡型号,下载自己需要的版本。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run
sudo sh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run

下载cudnn需要登陆:cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
注意:安装cuda的时候,不安装driver即显卡驱动。

  1. cudnn安装
tar -xvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*
  1. 链接到cuda,如果/usr/local目录以有cuda文件夹先删除。
cd /usr/local
sudo rm -rf cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.4 /usr/local/cuda
  1. 在~/.bashrc中配置环境,使用zsh就在~/.zshrc中配置环境。
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

5、tensorrt 安装
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-tar
在这里插入图片描述

### 安装配置 CUDAcuDNNTensorRT #### 准备工作 为了确保顺利安装,在开始之前需确认已正确安装 NVIDIA 显卡驱动程序。对于 Ubuntu 18.04 可通过如下命令完成驱动安装: ```bash sudo apt update && sudo apt install nvidia-515 ``` 这一步骤至关重要,因为后续组件依赖于稳定工作的 GPU 驱动环境[^4]。 #### 下载并安装 CUDA Toolkit 访问[NVIDIA 开发者网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择适合的操作系统版本(如 Linux),架构(通常是 x86_64),发行版(例如 Ubuntu)。按照提示获取对应版本的本地安装文件(runfile)链接,并执行下载操作。之后可以通过以下方式启动安装过程: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run --override ``` 此方法允许更灵活地控制安装选项,特别是当遇到特定硬件兼容性问题时[^2]。 #### cuDNN 的集成 一旦成功部署了 CUDA 工具链,则可继续处理 cuDNN 库。通常情况下,建议从官方资源库直接取得最新发布的 tarball 文件形式分发包。解压后将其内容复制到现有 CUDA 路径下即可实现无缝衔接。具体步骤参见文档指导[^1]。 #### TensorRT 设置 最后是针对深度学习推理优化而设计的高性能计算平台——TensorRT。同样推荐前往官方网站寻找适用于当前系统的预编译二进制档。遵循提供的指引完成必要的路径设置与环境变量定义,从而保障各模块间能够协同作业[^3]。 #### 多版本管理 考虑到不同项目可能基于各异的 CUDA 版本构建,掌握一套有效的多版本管理体系显得尤为重要。利用 `update-alternatives` 或者手动调整 `$PATH` 和 `$LD_LIBRARY_PATH` 来达到快速切换的目的。
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