ubantu20.04安装cuda gcc9.4
时间: 2025-05-05 11:48:54 浏览: 20
### 配置 CUDA 和 GCC 9.4 的共存
在 Ubuntu 20.04 中,为了使 CUDA 能够与 GCC 9.4 正确共存,需要注意以下几点:
#### 系统依赖和准备
确保系统已更新至最新状态,并安装必要的构建工具:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential software-properties-common -y
```
#### 安装 GCC 9.4
虽然 Ubuntu 20.04 默认提供 GCC 9.x 版本,但如果需要指定版本(如 GCC 9.4),可以通过以下方式安装:
```bash
sudo apt install gcc-9 g++-9 -y
```
这一步会安装 GCC 9 和 G++ 9 到系统中[^1]。
#### 设置默认 GCC 版本
为了避免影响系统的稳定性,在编译 TensorFlow 或其他项目时可以临时切换到 GCC 9.4。如果确实需要全局修改,默认情况下不建议直接替换系统自带的 GCC 版本。通过 `update-alternatives` 工具管理多个 GCC 版本是一个安全的选择:
```bash
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 90 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9
sudo update-alternatives --config gcc
```
此时可以选择 GCC 9 作为当前使用的版本[^2]。
#### 安装 NVIDIA CUDA Toolkit
下载适合的操作系统架构对应的 CUDA 套件。对于 Ubuntu 20.04,推荐使用官方支持的版本。例如,CUDA 11.x 是常见的稳定版之一。执行如下命令完成安装:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cuda
```
完成后重启计算机或将路径加入环境变量以便立即生效:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
#### 编译 TensorFlow 使用自定义 GCC
当需要编译 TensorFlow 时,可通过设置环境变量强制其使用特定版本的 GCC:
```bash
CC=gcc-9 CXX=g++-9 python configure.py
bazel build --config=opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
```
这里 `-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0` 参数用于解决 ABI 不兼容问题。
---
### 注意事项
尽管可以在 Ubuntu 上同时存在多个 GCC 版本,但在实际操作过程中应谨慎处理默认版本变更带来的潜在风险。尤其是在涉及 GPU 加速框架(如 TensorFlow、PyTorch)以及底层驱动程序的情况下,保持一致性和测试验证尤为重要。
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