ubuntu以安装cuda12.3, 怎么安装cudnn8.9.7.29
时间: 2025-05-16 21:29:19 浏览: 32
### 安装 cuDNN 8.9.7.29 配合 CUDA 12.3
为了确保 cuDNN 版本与现有的 CUDA 12.3 兼容并正常工作,在 Ubuntu 上安装指定版本的 cuDNN 是必要的。以下是详细的说明:
#### 准备阶段
确认系统已经安装了适合开发环境的基础工具包,这可以通过执行如下命令来完成:
```bash
sudo apt update && sudo apt install -y build-essential cmake unzip pkg-config
```
#### 下载 cuDNN
访问 NVIDIA 的官方网站获取适用于 CUDA 12.3 的 cuDNN 8.9.7.29。下载页面通常会提供不同操作系统的 tar 文件或运行文件形式的软件包。
由于官方文档未直接提及此具体组合[^1],建议从 NVIDIA 开发者网站登录账户后查找对应资源,并遵循其指引进行下载。
#### 解压并复制库文件
假设下载的是 `.tgz` 压缩包,则解压缩到临时目录下,再将其中的内容移动至 CUDA 工具链所在路径(通常是 `/usr/local/cuda` 或 `/usr/local/cuda-12.3`)。可以使用下面的 shell 脚本来简化这个过程:
```bash
tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive/
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib64/
```
#### 更新动态链接器缓存
为了让新添加的共享对象能够被正确识别,需刷新 ldconfig 缓存:
```bash
echo "/usr/local/cuda/lib64" | sudo tee -a /etc/ld.so.conf.d/nvidia-cudnn.conf
sudo ldconfig
```
#### 测试安装
最后一步是验证安装是否成功。可以从源码编译一个小例子程序测试 cuDNN 功能调用是否能顺利通过;也可以尝试加载 Python 中的相关模块如 TensorFlow 或 PyTorch 来间接检验 cuDNN 是否可用。
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