linux下载cuda cudnn
时间: 2025-04-29 12:52:49 浏览: 20
### 下载并安装CUDA
对于Linux系统的用户来说,在开始之前要确认已经拥有合适的NVIDIA显卡以及已正确安装了相应的驱动程序[^1]。
下载CUDA Toolkit时,应当访问官方提供的页面来获取适用于操作系统的版本。确保选择与操作系统相匹配的完整版CUDA Toolkit进行下载[^2]。
完成下载之后,按照提示执行安装过程。这通常涉及到运行安装脚本或者通过包管理器来进行安装。为了使系统能够识别新安装的工具集,还需要配置环境变量以便于命令行可以找到所需的库文件和可执行文件路径。
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
上述代码中的`<version>`应替换为实际安装的具体版本号。
### 安装cuDNN
接下来是关于cuDNN的部分。同样地,应该前往官方网站寻找适合所使用的CUDA版本的cuDNN版本。例如,如果使用的是CUDA 10,则可能需要下载与其兼容的cuDNN V7.6.5这样的特定版本[^3]。
一旦选择了正确的cuDNN压缩包(通常是`.tar.xz`格式),就可以将其解压至指定目录:
```bash
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz -C /path/to/install/
```
这里的`/path/to/install/`指的是希望放置这些文件的位置;而具体的cuDNN压缩包名称可能会有所不同,请根据实际情况调整命令参数。
最后一步就是将解压出来的头文件复制到CUDA安装位置下的include子目录中,并把共享对象文件移动到lib64子目录里去。这样做的目的是为了让编译器能够在构建项目的时候顺利链接到必要的函数定义和支持库。
验证安装是否成功的常用方法之一是在终端输入nvcc --version查看CUDA编译器版本信息,同时也可以尝试编写简单的测试程序调用一些基本API接口以进一步检验整个设置流程是否有误。
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