linux系统安装cuda和cudnn
时间: 2025-03-17 13:07:00 浏览: 81
### Linux系统中安装CUDA和cuDNN的详细步骤
#### 1. 下载CUDA和cuDNN
在开始之前,需要访问NVIDIA官方网站来获取最新的CUDA工具包以及相应的cuDNN库版本。确保所选的cuDNN版本与已安装的CUDA版本兼容[^1]。
#### 2. 安装CUDA并检验安装是否成功
下载完成后,按照官方文档中的说明执行安装脚本。通常情况下,可以通过运行`.run`文件或者使用`.deb`包的方式完成安装。对于基于Debian的发行版(如Ubuntu),推荐使用`.deb`包方式以便于管理依赖关系。安装完毕后,需通过编译示例程序或运行测试命令验证其功能正常[^2]。
```bash
nvcc --version
nvidia-smi
```
上述两条命令分别用于确认NVCC编译器的存在及其版本号,还有查看当前GPU驱动状态及支持情况。
#### 3. 配置环境变量
为了使系统能够识别新安装的CUDA路径,在用户的shell配置文件(比如~/.bashrc)里添加如下几行设置:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
```
这一步骤非常重要,它定义了操作系统查找CUDA二进制文件的位置,并加载必要的动态链接库。
#### 4. 安装cuDNN
从[NVIDIA开发者登录页](https://developer.nvidia.com/)获得适合您系统的cuDNN压缩包之后,将其解压至指定目录下,默认应放置到 `/usr/local/cuda/` 中覆盖原有内容。如果存在多个版本,则可能需要手动复制头文件(.h)和预构建共享对象(.so)到相应子目录内。
例如:
```bash
tar -xzvf cudnn-*.tgz
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*
```
#### 5. 验证CUDA是否能用代码
最后编写一段简单的C++源码调用cuBLAS API或其他深度学习框架接口来进行实际运算操作,从而进一步证明整个开发平台搭建无误。
```cpp
#include <stdio.h>
int main(){
printf("Hello Cuda World!\n");
}
// 编译选项加上-lcublas参数即可连接对应函数实现部分。
```
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