安装CUDA12.6
时间: 2025-06-08 13:04:44 浏览: 56
### CUDA 12.6 安装指南
为了成功安装 CUDA 12.6 并确保其正常运行,以下是详细的安装流程:
#### 验证系统需求
在开始安装前,请确认操作系统支持 CUDA 12.6 版本。通常情况下,现代 Linux 发行版(如 Ubuntu 20.04 或更高版本)能够满足此要求[^1]。
#### 下载 CUDA 工具包
访问 NVIDIA 的官方 CUDA Toolkit 页面并下载适用于您操作系统的 CUDA 12.6 安装程序。可以选择.run 文件或者.deb 文件进行安装。
#### 执行安装过程
对于基于 Debian/Ubuntu 的发行版,推荐使用 `.deb` 软件包来简化依赖管理。通过以下命令完成安装:
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<distro>/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
```
上述 `<distro>` 和 `<version>` 应替换为您实际下载文件中的具体名称。
#### 设置环境变量
为了让系统识别新安装的 CUDA 编译器 `nvcc`,需配置 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量。编辑用户的 shell profile 文件(通常是 ~/.bashrc),添加如下内容:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
随后执行以下命令使更改生效:
```bash
source ~/.bashrc
```
验证安装是否成功可以通过检查编译器版本实现:
```bash
nvcc --version
```
预期输出应类似于下面的内容,表明工具链已正确部署:
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Aug_14_10:10:22_PDT_2024
Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.68
Build cuda_12.6.r12.6/compiler.34714021_0
```
#### CuDNN 安装指导
CuDNN 是针对深度神经网络优化的一组 GPU 加速库,常用于提升 TensorFlow 和 PyTorch 性能。按照下列步骤集成它至现有 CUDA 环境中:
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install libcudnn9=9.x.x_cuda12.6
```
注意这里的 `libcudnn9` 数字部分代表具体的版本号,请依据实际情况调整。
#### 结合 Anaconda 使用 PyTorch-GPU
当准备利用 PyTorch 进行机器学习开发时,务必核对所选框架所需的 CUDA 支持级别。例如某些较新的 PyTorch 构建可能仅兼容至 CUDA 12.4,则即使本地具备更高级别的驱动也需要降级匹配[^2]。
最终测试整个栈功能的一个简单方法就是启动 Python 解释器加载必要的模块而无错误提示即可认为搭建完毕。
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