如何在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和CUDNN,并配置环境变量以支持GPU计算?
时间: 2024-11-21 07:40:52 浏览: 44
在Ubuntu系统中安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和CUDNN以支持GPU计算,是深度学习和高性能计算领域中的常见需求。为了完成这一过程,你可以参考《Ubuntu系统详细安装教程:显卡驱动+CUDA+CUDNN+FTP》。
参考资源链接:[Ubuntu系统详细安装教程:显卡驱动+CUDA+CUDNN+FTP](https://wenku.csdn.net/doc/6475b0f0543f844488ffd472?spm=1055.2569.3001.10343)
首先,安装vsftpd FTP服务器,通过终端执行以下命令:
```bash
sudo apt-get install vsftpd
```
安装完毕后,运行`vsftpd -v`确认版本信息。接着,开始安装NVIDIA显卡驱动。首先,使用`lspci -k | grep -A2 -i
参考资源链接:[Ubuntu系统详细安装教程:显卡驱动+CUDA+CUDNN+FTP](https://wenku.csdn.net/doc/6475b0f0543f844488ffd472?spm=1055.2569.3001.10343)
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在Ubuntu系统上如何正确安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和CUDNN,并确保系统环境变量配置得当以支持GPU计算?
为了在Ubuntu系统上充分利用NVIDIA GPU进行深度学习和高性能计算,你需要按照以下步骤来安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和CUDNN,并配置相应的环境变量。
参考资源链接:[Ubuntu系统详细安装教程:显卡驱动+CUDA+CUDNN+FTP](https://wenku.csdn.net/doc/6475b0f0543f844488ffd472?spm=1055.2569.3001.10343)
首先,使用`lspci -k | grep -A2 -i
参考资源链接:[Ubuntu系统详细安装教程:显卡驱动+CUDA+CUDNN+FTP](https://wenku.csdn.net/doc/6475b0f0543f844488ffd472?spm=1055.2569.3001.10343)
ubuntu安装nvidia20.04显卡驱动 cuda cudnn
### 安装准备
为了确保顺利安装,在开始之前应确认系统的更新状态并移除旧版驱动程序。可以使用命令`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade`来完成系统软件包的更新[^1]。
### 卸载现有NVIDIA软件
如果已经存在旧版本的NVIDIA驱动或其他CUDA相关组件,则应该先卸载它们以避免冲突。这可以通过运行如下命令实现:
```bash
sudo apt-get purge nvidia*
```
### 添加Graphics Drivers PPA
对于更稳定的驱动支持,建议添加graphics-drivers PPA到Ubuntu源列表中以便获取最新的稳定版驱动器。执行以下命令:
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
```
### 安装NVIDIA Driver
通过APT安装特定版本的NVIDA驱动是一个较为简便的方法。例如要安装470系列驱动,可输入下列指令:
```bash
sudo ubuntu-drivers autoinstall
# 或者指定版本号如:
# sudo apt install nvidia-driver-470
```
验证安装成功与否可通过查看Xorg日志文件或利用命令`nvidia-smi`显示当前GPU的状态信息。
### 安装CUDA Toolkit
前往[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),依据个人需求挑选适合的操作系统与版本组合下载对应的.run脚本或者.deb包形式的安装文件。这里推荐采用`.deb`方式简化依赖关系处理过程。按照网页提示操作直至完成整个流程即可[^3]。
#### 更新环境变量
为了让编译工具链能够识别新加入的路径,需编辑用户的shell配置文件(比如~/.bashrc),追加下面两行内容至文件末尾处:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
使更改生效只需重新加载该配置文件:
```bash
source ~/.bashrc
```
最后再次调用`nvcc --version`测试是否能正常输出CUDA编译器的信息作为检验手段之一[^2]。
### 安装cuDNN Library
访问[CUDA Deep Neural Network library (cuDNN)](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)页面登录账号后找到匹配于已安装备份之CUDA版本号的目标压缩包进行下载解压动作;接着把其中几个目录下的.so动态链接库复制粘贴到相应位置(/usr/local/cuda/include & /usr/local/cuda/lib64/)覆盖默认同名项即告完工。
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