linux 的cudnn安装
时间: 2025-04-26 22:07:13 浏览: 33
### 如何在Linux系统上安装配置cuDNN
#### 下载CUDA和cuDNN
为了确保兼容性和性能优化,建议先确认已安装的CUDA版本,并据此下载相应版本的cuDNN库。对于不同版本的CUDA,NVIDIA提供了对应的cuDNN版本以保障最佳匹配[^1]。
#### 获取cuDNN压缩包
可以通过官方渠道获取cuDNN软件包。例如,使用`wget`命令直接从NVIDIA开发者网站下载适用于特定CUDA版本的cuDNN文件。具体命令如下所示:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/redist/cudnn/linux-x86_64/cudnn-linux-x86_64-9.3.0.75_cuda12-archive.tar.xz
```
此命令用于下载与CUDA 12相配套的cuDNN v9.3.0.75版本[^4]。
#### 解压cuDNN文件
下载完成后,可以利用`tar`工具来解压所获得的`.tar.xz`格式的cuDNN存档文件至指定目录下。执行下面这条指令即可完成解压过程:
```bash
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-9.3.0.75_cuda12-archive.tar.xz
```
这一步会创建一个新的名为`cudnn/`的子目录,其中包含了所有必要的头文件、动态链接库以及静态库等资源[^3]。
#### 设置环境变量
为了让编译器能够找到新安装的cuDNN库路径,还需要适当调整系统的环境变量设置。通常情况下,只需向用户的shell配置文件(如`.bashrc`或`.zshrc`)追加几行定义即可实现这一目标。以下是针对Bash shell的一个例子:
```bash
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/cudnn/lib64
export CPATH=$CPATH:/path/to/cudnn/include
```
请注意替换上述代码中的`/path/to/cudnn/`部分为实际存放cuDNN的位置[^2]。
#### 测试安装成果
最后但同样重要的一环是对整个安装流程做一次全面检验——运行一些简单的测试程序验证CUDA和cuDNN是否正常工作。如果一切顺利,则说明cuDNN已被成功集成到了现有的开发环境中。
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