linux系统安装cuda cudnn
时间: 2025-02-03 17:24:51 浏览: 93
### 安装配置CUDA和cuDNN
#### 系统准备
确保Linux系统满足CUDA和cuDNN的要求,包括NVIDIA显卡的支持以及Ubuntu操作系统的版本符合兼容性需求[^3]。
#### CUDA安装
对于CUDA的安装,在官方网站获取适用于Linux系统的安装包。遵循官方指南完成整个过程,这通常涉及下载运行文件并执行它来启动安装程序。确保按照提示设置环境变量以便于后续开发工具能够识别CUDA路径。
#### cuDNN集成
针对cuDNN7.5的具体部署,同样需前往其官网页面下载对应当前已安装CUDA版本的软件包;注意访问可能需要注册账号获得权限[^1]。一旦下载完毕,则通过如下命令序列将必要的头文件与库文件放置进既有的CUDA环境中:
```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*
```
上述指令会把`cudnn.h`拷贝至CUDA包含目录,并且赋予读取权限给所有用户,同时处理动态链接库文件以相同方式安置到位[^2]。
相关问题
linux离线安装cuda cudnn
### Linux 环境下 CUDA 和 cuDNN 的离线安装
#### 安装前准备
为了确保顺利安装,在开始之前需确认操作系统版本兼容性并停止任何可能干扰的图形界面服务。对于CUDA和cuDNN的特定组合,建议查阅官方文档获取最新的支持矩阵[^1]。
#### 下载所需软件包
访问NVIDIA官方网站下载适用于目标系统的CUDA Toolkit和cuDNN库。选择与已安装显卡驱动相匹配的CUDA版本非常重要。由于是离线环境,提前将这些文件传输至待部署机器上。
#### 安装CUDA
关闭X Server以防止安装过程中出现问题:
```bash
sudo service lightdm stop
```
通过命令行运行CUDA安装程序,推荐仅安装工具包而不改动驱动(如果已有适当版本):
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<distro>/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
```
设置环境变量以便于后续编译工作:
```bash
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
验证安装成功与否可以通过简单的测试样例来完成。
#### 配置cuDNN
解压下载好的cuDNN压缩包并将其中的内容复制到对应的CUDA路径下:
```bash
tar xvzf cudnn-<os>-<cuda_version>-<arch>.tgz
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
```
更新动态链接器缓存使更改生效:
```bash
sudo ldconfig
```
最后再次检查环境配置是否正确无误,尝试编译一些依赖于cuDNN的应用实例来进行最终检验。
linux系统安装cuda和cudnn
### 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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