cuda 12.4

### CUDA 12.4 的安装与配置指南 #### 已知环境信息 目标操作系统的版本为 Ubuntu 22.04 LTS，显卡型号为 GeForce RTX 4060 Mobile，已安装 NVIDIA 驱动程序 nvidia-550.120。当前使用的 Python 版本为 3.11.11，PyTorch 和 TensorFlow 均支持 GPU 加速。 --- #### 安装步骤概述 为了成功安装 CUDA 12.4 并完成相关配置，以下是详细的指导： 1. **下载官方安装包** 可通过以下命令从 NVIDIA 官方网站获取适用于 Linux 的本地安装器： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run ``` 2. **赋予脚本可执行权限并运行** 执行以下命令以启动安装过程，并确保具有超级用户权限： ```bash sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run ``` 此外，在某些情况下可能需要更新到更高版本的补丁文件，例如： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run ``` 3. **验证驱动兼容性** 确认所选驱动版本（如 `nvidia-550`）能够适配指定的 CUDA 版本[^2]。对于 RTX 4060 Mobile 而言，推荐使用最新的稳定版驱动。 4. **设置环境变量** 将 CUDA 添加至 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 中以便全局调用工具链功能： ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 5. **测试安装有效性** 运行样例程序来检验是否正常工作，比如编译和运行 deviceQuery 或 bandwidthTest 示例项目： ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery ``` --- #### CUDNN 支持集成 如果计划部署深度学习框架，则需额外引入 cuDNN 库作为补充组件。具体流程如下所示： 访问文档链接了解最新指引[^4]: ```plaintext https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/installation/linux.html ``` 提取 tar 文件并将其中的内容复制到对应目录下即可完成关联绑定动作。 --- #### 更新日志摘要 关于 CUDA Toolkit v12.x 系列的主要改进点包括但不限于以下几个方面[^1]: - 提升了对 Ampere 架构的支持程度； - 新增 TensorFloat-32 (TF32) 数据类型的运算能力； - 对多实例 GPU (MIG) 功能进行了优化调整； - 解决若干潜在的安全漏洞问题以及性能瓶颈现象； 上述变更均有助于增强整体计算效率表现水平。 ---