Ubuntu远程服务器更新cudnn
时间: 2025-05-30 14:09:19 浏览: 12
### 如何在Ubuntu远程服务器上安装或更新cuDNN版本
要在Ubuntu远程服务器上安装或更新cuDNN版本,可以按照以下方法操作:
#### 1. 确认已安装的CUDA版本
在安装或更新cuDNN之前,需确认当前系统中已安装的CUDA版本。可以通过运行以下命令来检查:
```bash
nvcc --version
```
或者查看`/usr/local/`目录下的文件夹名称以找到CUDA路径[^2]。
#### 2. 下载适合的cuDNN版本
访问NVIDIA官方网站并登录账户后,下载与现有CUDA版本兼容的cuDNN库。确保所选cuDNN版本支持目标操作系统(如Ubuntu 18.04 或 22.04)。如果需要特定版本,则应仔细核对其依赖关系[^3]。
#### 3. 将cuDNN复制至服务器
通过SCP或其他传输工具将本地计算机上的cuDNN压缩包上传到远程服务器指定位置,例如 `/tmp/` 文件夹下[^1]:
```bash
scp ~/Downloads/cudnn-local-repo-ubuntu*.tgz user@yourserver:/tmp/
```
#### 4. 解压cuDNN软件包
进入存储cuDNN tarball的位置,并解压该档案:
```bash
tar -xzvf cudnn-local-repo-ubuntu*tar.gz
cd cuda/lib64/
sudo cp * /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/
```
上述指令会把必要的动态链接库拷贝进正确的CUDA子目录内完成覆盖旧版的操作。
#### 5. 更新环境变量
为了使程序能够识别新加入的cuDNN共享对象,请编辑用户的`.bashrc`脚本追加如下行项(假设默认安装路径为`/usr/local/cuda`) :
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
```
这一步骤对于某些应用程序可能不是必需的;但如果遇到加载错误提示找不到.so模块时则非常有用。
#### 6. 测试cuDNN是否成功部署
最后执行一段简单的Python代码片段测试TensorFlow框架能否正常调用GPU加速功能作为最终验证手段之一:
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))
```
如果有至少一块可用设备返回值大于零即表明整个过程顺利完成。
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