Ubuntu22.04 系统 解决输入nvcc -V 显示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装 即CUDA环境配置问题

文章介绍了在Ubuntu系统中遇到没有nvcc命令时,如何通过配置CUDA环境变量、安装vim全版、设置管理员权限并更新bashrc来解决问题。还提到可能存在的版本不兼容问题以及如何给cuda文件夹加权限。

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参考:

ubuntu解决没有nvcc命令的错误_nvcc没有_妖妖灵誓言的博客-优快云博客

Linux 进入root管理员权限_linux进入管理员模式命令_Xav Zewen的博客-优快云博客

Linux 进入root管理员权限_linux进入管理员模式命令_Xav Zewen的博客-优快云博客

 

----------------------------------------------解决输入nvcc -V-------------------------------------------------------------

         输入nvcc -V 显示sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit安装 ,其实就是CUDA的环境变量没有配置好。

        此处用了链接ubuntu解决没有nvcc命令的错误_nvcc没有_妖妖灵誓言的博客-优快云博客中的第一种方法。

        注意:如果你执行了 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 命令,nvcc命令可以正常执行,但是运行nvcc --version发现版本为5.5,与原来安装的CUDA 10.0不匹配,这将会导致一系列不兼容问题。

办法一:如果存在nvcc可执行文件,但当前用户无法进入cuda的lib等目录,那是权限问题。

1、进入root用户

sudo su root

2、安装vim 的full版本

       原作者使用vi ~/.bashrc  ,但是在使用过程中我发现按方向键上下左右移动,会出现ABCD的字眼,这是因为ubuntu默认安装的是vim tiny版本,所以我们要安装vim full版本。

sudo apt-get remove vim-common
sudo apt-get install vim 

3、在root下配置环境变量,更新配置文件,查看nvcc

        这里的9.0可以换成你现在使用的版本,具体可以查看/usr/local/路径下的cuda后面是多少。

vim ~/.bashrc

然后按i进入编辑模式,在文件末尾添加环境变量:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.8

然后按Esc 

输入:wq! 保存退出

更新配置文件

source ~/.bashrc


4、执行 nvcc -V, 若结果正常显示,则是文件权限问题,我们可以对cuda文件夹加权限,使普通用户可用

chmod 777 cuda/* -R

5、然后配置普通用户的环境变量

vim ~/.bashrc
# 在文件末尾添加环境变量
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
# wq! 保存退出
# 更新配置文件
source ~/.bashrc

然后就可以输入nvcc -V 显示和你安装的cuda 相同的版本
 

### 回答1: 安装 CUDA 11.8 前需要满足以下要求: - 确定您的 GPU 支持 CUDA - 安装适合您的操作系统NVIDIA 显卡驱动 - 确保您的系统上没有其他版本的 CUDA 安装 接下来您可以按照以下步骤在 WSL Ubuntu 22.04安装 CUDA 11.8。 1. 下载 CUDA Toolkit 安装文件 您可以在 NVIDIA 官网上下载 CUDA Toolkit 安装文件。选择与您的操作系统和 GPU 相匹配的版本。在下载过程中,您需要为您的操作系统选择 Linux,为您的 GPU 选择 x86_64 体系结构,并选择 deb (network) 安装文件。 2. 安装 CUDA Toolkit 下载完成后,使用以下命令在终端中安装 CUDA Toolkit: ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-network-ubuntu2004-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-network-ubuntu2004-11-8-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda ``` 3. 验证 CUDA 安装 安装完成后,您可以使用以下命令来验证 CUDA 是否已成功安装: ```bash nvcc -V ``` 如果您看到 CUDA 版本信息,则说明 CUDA 已经成功安装。 现在,您已经在 WSL Ubuntu 22.04 上成功安装CUDA 11.8。 ### 回答2: 要在WSL的Ubuntu 22.04安装CUDA 11.8,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 确保您的WSL已经安装并正常工作,并且已经安装Ubuntu 22.04发行版。 2. 打开WSL终端。 3. 在终端中运行以下命令,以更新系统和软件包列表: ``` sudo apt update ``` 4. 安装必要的依赖项和构建工具: ``` sudo apt install build-essential ``` 5. 下载CUDA 11.8的安装程序。您可以在NVIDIA官方网站上找到适用于Linux x86_64的CUDA安装程序。 6. 在下载完成后,将安装程序移动到您希望安装CUDA的目标文件夹中。 7. 在终端中导航到安装程序所在的文件夹,并使用以下命令使其可执行: ``` chmod +x cuda_11.8_installer.run ``` 8. 运行安装程序以启动CUDA安装过程: ``` sudo ./cuda_11.8_installer.run ``` 9. 按照安装程序的提示,选择要安装的组件和选项。请确保选择WSL作为您要在其中安装CUDA的操作系统。 10. 安装程序将提供有关如何设置环境变量的说明。按照说明更新您的`~/.bashrc`或`~/.profile`文件,以便在每次启动WSL时都能正确加载CUDA。 11. 安装完成后,重新启动WSL以使更改生效。 12. 验证CUDA安装是否成功,您可以在终端中运行以下命令: ``` nvcc --version ``` 如果显示CUDA版本信息,则表示安装成功。 请注意,WSL对GPU的支持有限,因此在WSL中使用CUDA可能会遇到一些限制或不完全的功能。如果您需要完整的CUDA支持,建议在本机Linux系统安装CUDA。 ### 回答3: 要在WSL Ubuntu 22.04安装CUDA 11.8,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,打开WSL Ubuntu 22.04终端。 2. 可以在终端中运行以下命令来更新软件包列表和升级现有软件包: ``` sudo apt update sudo apt upgrade ``` 3. 接下来,你需要为CUDA创建一个新的目录,可以运行以下命令: ``` mkdir cuda cd cuda ``` 4. 然后,你可以根据你的系统架构(x86_64、ppc64le、arm64等)下载适当的CUDA安装包。可以前往NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载相应版本的CUDA 11.8。 5. 下载完成后,你可以使用以下命令解压下载的安装包: ``` tar -xzvf <安装包名称> ``` 6. 解压缩完成后,你可以进入解压缩后的目录并安装CUDA。运行以下命令: ``` cd <解压缩后的目录> sudo sh cuda_install_script.run ``` 7.安装过程中,根据提示进行选择和确认。可以选择完整安装或自定义安装选项,并提供所需的安装目录。 8. 安装完成后,你需要将CUDA添加到系统路径中,可以运行以下命令: ``` echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 9. 为了验证CUDA是否成功安装,你可以运行以下命令来检查CUDA版本和驱动程序: ``` nvcc --version nvidia-smi ``` 如果一切顺利,你应该能够看到安装CUDA版本和与之关联的NVIDIA驱动程序信息。现在,你可以在WSL Ubuntu 22.04上使用CUDA 11.8进行开发和运行CUDA加速的应用程序了。请注意,WSL上的CUDA功能可能受到一些限制,因此某些高级功能可能无法在WSL中使用。建议在原生的Linux环境中使用CUDA以获得更好的性能和兼容性。
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