cuda和cudnn安装下载
时间: 2025-01-19 08:49:45 浏览: 47
### 安装和下载 CUDA 和 cuDNN
#### 下载 CUDA Toolkit
为了获取适合的操作环境,需访问 NVIDIA 的官方网站以下载适用于操作系统的 CUDA Toolkit。确保选择与操作系统相匹配的版本以及确认所选版本支持目标硬件设备[^1]。
对于已决定使用的 CUDA 11.3 版本而言,在官网页面中应挑选对应此版次的安装包进行下载。通常情况下,官方会提供详细的指导文档帮助顺利完成整个流程[^2]。
#### 获取 cuDNN 库文件
由于 cuDNN 并不随同 CUDA 自动附带,因此需要单独申请并下载。前往指定链接进入 cuDNN 页面后,用户可能被提示创建账户以便后续资源获取;这一过程简单快捷,按照指示填写必要信息即可完成注册步骤。
依据先前选定的 CUDA 11.3 版本,应当寻找与其兼容的 cuDNN 发布版本——例如 v8.2.0 或者 v8.2.1。这些特定编号表明它们能良好适配于 CUDA 11.x 系列下的各个次要修订级别(如 11.0 至 11.3)。下载完成后得到压缩档案形式的数据集,内含所需头文件、库文件以及其他辅助材料。
#### 进行 cuDNN 安装配置
解压获得的 cuDNN 文件夹之后,将其中的内容复制至现有 CUDA 安装目录下相应位置:
- 将 `include` 文件夹内的 cudnn.h 移动到 `/usr/local/cuda/include/`
- 把 `lib64` 中共享对象(.so)文件放置进 `/usr/local/cuda/lib64/`
最后一步是更新动态链接器缓存使得新加入的库可以立即生效。通过命令终端执行如下指令实现这一点:
```bash
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64/
```
至此便完成了全部必要的设置工作,现在可以在基于 GPU 加速环境下开展深度学习项目了。
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