cuda11.8安装cuDNN
时间: 2025-05-18 14:48:27 浏览: 16
### 如何在 CUDA 11.8 上安装 cuDNN 的教程
#### 下载 cuDNN
要下载 cuDNN,需访问 NVIDIA 官方网站并注册开发者账户。登录后,在 cuDNN 页面选择与 CUDA 版本兼容的版本(对于 CUDA 11.8,推荐使用 cuDNN 8.x)。下载适用于操作系统的压缩包[^2]。
#### 解压文件
将下载好的 cuDNN 压缩包解压至临时目录。确保该目录结构清晰以便后续复制头文件和库文件[^3]。
#### 复制文件到 CUDA 目录
假设 CUDA 已经安装在 `/usr/local/cuda-11.8` 或其他自定义路径下,则需要执行以下命令来完成文件部署:
```bash
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include/
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*
```
这些命令会将 cuDNN 的头文件和动态链接库分别放置到 CUDA 的 `include` 和 `lib64` 子目录中,并赋予适当的权限以供程序调用。
#### 验证安装
为了确认 cuDNN 是否成功安装,可以运行官方提供的测试样例。例如,进入 `/usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/` 路径,编译并运行 MNIST 测试脚本:
```bash
cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
Test passed!
```
如果显示 `Test passed!` 则表明 cuDNN 安装无误[^4]。
#### 设置环境变量
在 Windows 系统中,应确保 PATH 环境变量包含如下四个路径(替换为实际安装位置):
- `%CUDA_PATH%\bin`
- `%CUDA_PATH%\lib`
- `%CUDA_PATH%\libnvvp`
- `%CUDA_PATH%\include`
例如,若 CUDA 安装于 `D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4`,则添加以下路径[^1]:
```plaintext
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\bin
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\lib
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\libnvvp
D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\include
```
Linux 用户可以通过编辑 `.bashrc` 文件实现相同效果:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
source ~/.bashrc
```
这一步非常重要,因为许多依赖项通过环境变量定位所需的共享库和头文件。
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