RHEL如何安装cuda和cudnn
时间: 2025-04-30 21:29:07 浏览: 21
### 安装 CUDA 和 cuDNN 的详细步骤
#### 准备工作
为了确保顺利安装,在开始之前应确认系统的兼容性和硬件需求。对于 RHEL 系统而言,建议先更新系统软件包并安装必要的依赖项。
```bash
sudo yum update -y
sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install kernel-devel
```
#### 下载合适的版本
访问 NVIDIA 官方网站获取适用于当前操作系统版本的 CUDA 工具包以及相应版本的 cuDNN 库[^2]。
#### 安装 CUDA Toolkit
下载完成后,按照官方文档指导完成 CUDA toolkit 的安装过程:
1. 使用命令行工具执行已下载的 .run 文件来启动安装向导。
```bash
sudo sh cuda_<version>_linux.run --override
```
2. 配置环境变量以便于后续开发使用
将下面两行加入 `~/.bashrc` 或者 `/etc/profile.d/cuda.sh` 中:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
3. 让更改生效
```bash
source ~/.bashrc # 如果修改的是此文件的话
```
#### 安装 cuDNN
解压缩所获得的 cudnn 文件夹后,通过复制头文件和库文件至相应的目录来进行安装[^1]:
```bash
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
注意替换上述路径中的具体版本号以匹配实际使用的 CUDA 版本。
#### 测试安装成果
最后一步是验证安装是否成功。可以通过运行简单的测试程序或者查看 nvcc 编译器的帮助信息来检验 CUDA 是否正常工作;而对于 cuDNN,则可以尝试编译一些示例代码来看看能否正确链接到该库函数。
```bash
nvcc --version
```
如果一切无误,那么现在应该已经可以在 RHEL 上利用 GPU 进行加速计算了!
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